Ikhtisar: Laporan ini menganalisis diskusi Reddit tentang empat alat chat AI populer – ChatGPT dari OpenAI, Claude dari Anthropic, Gemini dari Google (Bard), dan LLM sumber terbuka (misalnya model berbasis LLaMA). Ini merangkum titik sakit umum yang dilaporkan pengguna untuk masing-masing, fitur yang paling sering mereka minta, kebutuhan yang tidak terpenuhi atau segmen pengguna yang merasa kurang terlayani, dan perbedaan persepsi di antara pengembang, pengguna kasual, dan pengguna bisnis. Contoh spesifik dan kutipan dari thread Reddit disertakan untuk mengilustrasikan poin-poin ini.

ChatGPT (OpenAI)​

Titik Sakit Umum dan Keterbatasan​

• Memori konteks terbatas: Keluhan utama adalah ketidakmampuan ChatGPT untuk menangani percakapan panjang atau dokumen besar tanpa melupakan detail sebelumnya. Pengguna sering mencapai batas panjang konteks (beberapa ribu token) dan harus memotong atau meringkas informasi. Seorang pengguna mencatat “meningkatkan ukuran jendela konteks akan menjadi peningkatan terbesar... Itu adalah batas yang paling sering saya hadapi”. Ketika konteks terlampaui, ChatGPT melupakan instruksi atau konten awal, menyebabkan penurunan kualitas yang membuat frustrasi di tengah sesi.

• Batas pesan untuk GPT-4: Pengguna ChatGPT Plus mengeluhkan batas 25 pesan/3 jam pada penggunaan GPT-4 (batas yang ada pada tahun 2023). Mencapai batas ini memaksa mereka untuk menunggu, mengganggu pekerjaan. Pengguna berat menemukan pembatasan ini sebagai titik sakit utama.

• Filter konten ketat (“nerfs”): Banyak Redditor merasa ChatGPT menjadi terlalu restriktif, sering menolak permintaan yang sebelumnya dapat ditangani. Sebuah postingan dengan banyak upvote mengeluh bahwa “hampir semua yang Anda tanyakan sekarang mengembalikan ‘Maaf, tidak bisa membantu’... Bagaimana ini berubah dari alat paling berguna menjadi setara dengan Google Assistant?”. Pengguna menyebutkan contoh seperti ChatGPT menolak untuk memformat ulang teks mereka sendiri (misalnya kredensial login) karena kemungkinan penyalahgunaan. Pelanggan berbayar berpendapat bahwa “beberapa gagasan samar bahwa pengguna mungkin melakukan 'hal buruk'... tidak seharusnya menjadi alasan untuk tidak menampilkan hasil”, karena mereka menginginkan output model dan akan menggunakannya secara bertanggung jawab.

• Halusinasi dan kesalahan: Meskipun kemampuannya yang canggih, ChatGPT dapat menghasilkan informasi yang salah atau dibuat-buat dengan percaya diri. Beberapa pengguna mengamati ini semakin buruk seiring waktu, menduga model tersebut “dibodohi.” Misalnya, seorang pengguna di bidang keuangan mengatakan ChatGPT dulu menghitung metrik seperti NPV atau IRR dengan benar, tetapi setelah pembaruan “Saya mendapatkan begitu banyak jawaban yang salah... itu masih menghasilkan jawaban yang salah [bahkan setelah koreksi]. Saya benar-benar percaya itu menjadi jauh lebih bodoh sejak perubahan.”. Ketidakakuratan yang tidak dapat diprediksi seperti itu mengikis kepercayaan untuk tugas-tugas yang memerlukan ketepatan faktual.

• Output kode yang tidak lengkap: Pengembang sering menggunakan ChatGPT untuk bantuan pengkodean, tetapi mereka melaporkan bahwa kadang-kadang menghilangkan bagian dari solusi atau memotong kode panjang. Seorang pengguna berbagi bahwa ChatGPT sekarang “menghilangkan kode, menghasilkan kode yang tidak berguna, dan hanya buruk dalam hal yang saya butuhkan... Ini sering menghilangkan begitu banyak kode sehingga saya bahkan tidak tahu bagaimana mengintegrasikan solusinya.” Ini memaksa pengguna untuk meminta prompt lanjutan untuk mengeluarkan sisanya, atau untuk secara manual menyatukan jawaban – proses yang membosankan.

• Kekhawatiran kinerja dan waktu aktif: Ada persepsi bahwa kinerja ChatGPT untuk pengguna individu menurun seiring meningkatnya penggunaan perusahaan. “Saya pikir mereka mengalokasikan bandwidth dan daya pemrosesan untuk bisnis dan menguranginya dari pengguna, yang tidak dapat ditoleransi mengingat berapa biaya langganan!” opined satu pelanggan Plus yang frustrasi. Pemadaman atau perlambatan selama waktu puncak telah dicatat secara anekdot, yang dapat mengganggu alur kerja.

Fitur atau Peningkatan yang Sering Diminta​

• Jendela konteks/memori yang lebih panjang: Jauh dari peningkatan yang paling diminta adalah panjang konteks yang lebih besar. Pengguna ingin memiliki percakapan yang jauh lebih panjang atau memasukkan dokumen besar tanpa reset. Banyak yang menyarankan memperluas konteks ChatGPT agar sesuai dengan kemampuan token 32K GPT-4 (saat ini tersedia melalui API) atau lebih. Seperti yang dikatakan seorang pengguna, “GPT terbaik dengan konteks, dan ketika tidak mengingat konteks awal itu, saya merasa frustrasi... Jika rumor tentang PDF konteks benar, itu akan menyelesaikan hampir semua masalah saya.” Ada permintaan tinggi untuk fitur untuk mengunggah dokumen atau menghubungkan data pribadi sehingga ChatGPT dapat mengingat dan merujuknya sepanjang sesi.

• Penanganan file dan integrasi: Pengguna sering meminta cara yang lebih mudah untuk memasukkan file atau data ke dalam ChatGPT. Dalam diskusi, orang-orang menyebutkan ingin “menyalin dan menempelkan Google Drive saya dan membuatnya bekerja” atau memiliki plugin yang memungkinkan ChatGPT secara langsung mengambil konteks dari file pribadi. Beberapa telah mencoba solusi (seperti plugin pembaca PDF atau menghubungkan Google Docs), tetapi mengeluh tentang kesalahan dan batasan. Seorang pengguna menggambarkan plugin ideal mereka sebagai yang “bekerja seperti Pembaca Tautan tetapi untuk file pribadi... memilih bagian mana dari drive saya yang akan digunakan dalam percakapan... itu akan menyelesaikan hampir setiap masalah yang saya miliki dengan GPT-4 saat ini.”. Singkatnya, dukungan asli yang lebih baik untuk pengetahuan eksternal (di luar data pelatihan) adalah permintaan populer.

• Pengurangan pembatasan untuk pengguna berbayar: Karena banyak pengguna Plus mencapai batas pesan GPT-4, mereka meminta batas yang lebih tinggi atau opsi untuk membayar lebih untuk akses tanpa batas. Batas 25 pesan dipandang sebagai sewenang-wenang dan menghambat penggunaan intensif. Orang-orang lebih suka model berbasis penggunaan atau batas yang lebih tinggi sehingga sesi pemecahan masalah yang panjang tidak terputus.

• Mode moderasi "tanpa sensor" atau kustom: Segmen pengguna ingin memiliki kemampuan untuk mengubah ketatnya filter konten, terutama saat menggunakan ChatGPT untuk diri mereka sendiri (bukan konten yang menghadap publik). Mereka merasa mode “penelitian” atau “tanpa sensor” – dengan peringatan tetapi tidak ada penolakan keras – akan memungkinkan mereka untuk menjelajah lebih bebas. Seperti yang dicatat seorang pengguna, pelanggan yang membayar melihatnya sebagai alat dan percaya “Saya membayar uang untuk [itu].” Mereka menginginkan opsi untuk mendapatkan jawaban bahkan pada kueri batas. Sementara OpenAI harus menyeimbangkan keselamatan, pengguna ini menyarankan bendera atau pengaturan untuk melonggarkan kebijakan dalam obrolan pribadi.

• Akurasi faktual yang lebih baik dan pembaruan: Pengguna umumnya meminta pengetahuan yang lebih mutakhir dan lebih sedikit halusinasi. Pemotongan pengetahuan ChatGPT (September 2021 dalam versi sebelumnya) adalah batasan yang sering diangkat di Reddit. OpenAI sejak itu memperkenalkan penelusuran dan plugin, yang dimanfaatkan oleh beberapa pengguna, tetapi yang lain hanya meminta model dasar diperbarui lebih sering dengan data baru. Mengurangi kesalahan yang jelas – terutama di domain seperti matematika dan pengkodean – adalah keinginan yang sedang berlangsung. Beberapa pengembang memberikan umpan balik ketika ChatGPT melakukan kesalahan dengan harapan perbaikan model.

• Output kode dan alat yang lebih baik: Pengembang memiliki permintaan fitur seperti interpreter kode yang lebih baik yang tidak menghilangkan konten, dan integrasi dengan IDE atau kontrol versi. (Plugin Code Interpreter OpenAI – sekarang bagian dari “Advanced Data Analysis” – adalah langkah ke arah ini dan mendapat pujian.) Namun, pengguna sering meminta kontrol yang lebih baik dalam pembuatan kode: misalnya opsi untuk menghasilkan kode lengkap, tidak difilter bahkan jika panjang, atau mekanisme untuk dengan mudah memperbaiki kode jika AI membuat kesalahan. Pada dasarnya, mereka ingin ChatGPT berperilaku lebih seperti asisten pengkodean yang andal tanpa perlu beberapa prompt untuk menyempurnakan jawaban.

• Profil pengguna atau memori yang persisten: Peningkatan lain yang disebutkan beberapa orang adalah membiarkan ChatGPT mengingat hal-hal tentang pengguna di seluruh sesi (dengan persetujuan). Misalnya, mengingat gaya penulisan seseorang, atau bahwa mereka adalah insinyur perangkat lunak, tanpa harus menyatakannya kembali setiap obrolan baru. Ini bisa diikat ke penyetelan API atau fitur “profil”. Pengguna secara manual menyalin konteks penting ke dalam obrolan baru sekarang, jadi memori bawaan untuk preferensi pribadi akan menghemat waktu.

Kebutuhan atau Segmen Pengguna yang Kurang Terlayani​

• Peneliti dan siswa dengan dokumen panjang: Orang-orang yang ingin ChatGPT menganalisis makalah penelitian panjang, buku, atau kumpulan data besar merasa kurang terlayani. Batasan saat ini memaksa mereka untuk memotong teks atau puas dengan ringkasan. Segmen ini akan sangat diuntungkan dari jendela konteks yang lebih besar atau fitur untuk menangani dokumen panjang (seperti yang dibuktikan oleh banyak posting tentang mencoba mengatasi batas token).

• Pengguna yang mencari penceritaan kreatif atau role-play di luar batas: Sementara ChatGPT sering digunakan untuk penulisan kreatif, beberapa penulis cerita merasa dibatasi oleh model yang melupakan poin plot awal dalam cerita panjang atau menolak konten dewasa/horor. Mereka beralih ke model alternatif atau trik untuk melanjutkan narasi mereka. Pengguna kreatif ini akan lebih baik dilayani oleh versi ChatGPT dengan memori lebih panjang dan sedikit lebih fleksibel pada kekerasan fiksi atau tema dewasa (dalam batas yang wajar). Seperti yang dicatat seorang penulis fiksi, ketika AI kehilangan jejak cerita, “Saya harus mengingatkannya tentang format atau konteks yang tepat... Saya merasa frustrasi bahwa itu bagus dua prompt yang lalu, tetapi sekarang saya harus mengejar AI.”.

• Pengguna daya dan ahli domain: Profesional di bidang khusus (keuangan, teknik, kedokteran) terkadang menemukan jawaban ChatGPT kurang mendalam atau akurat di domain mereka, terutama jika pertanyaannya melibatkan perkembangan terbaru. Pengguna ini menginginkan pengetahuan ahli yang lebih andal. Beberapa telah mencoba penyetelan melalui API atau GPT kustom. Mereka yang tidak dapat menyetel akan menghargai versi domain-spesifik dari ChatGPT atau plugin yang menyematkan basis data tepercaya. Dalam bentuk defaultnya, ChatGPT mungkin kurang melayani pengguna yang membutuhkan informasi yang sangat akurat dan spesifik bidang (mereka sering harus memeriksa ulang pekerjaannya).

• Pengguna yang membutuhkan konten tanpa sensor atau kasus tepi: Minoritas pengguna (peretas yang menguji skenario keamanan, penulis fiksi ekstrem, dll.) menemukan pembatasan konten ChatGPT terlalu membatasi untuk kebutuhan mereka. Mereka saat ini kurang terlayani oleh produk resmi (karena secara eksplisit menghindari konten tertentu). Pengguna ini sering bereksperimen dengan prompt jailbreaking atau menggunakan model sumber terbuka untuk mendapatkan respons yang mereka inginkan. Ini adalah celah yang disengaja untuk OpenAI (untuk menjaga keselamatan), tetapi itu berarti pengguna seperti itu mencari di tempat lain.

• Individu dan perusahaan yang sadar privasi: Beberapa pengguna (terutama di lingkungan perusahaan) merasa tidak nyaman mengirim data sensitif ke ChatGPT karena masalah privasi. OpenAI memiliki kebijakan untuk tidak menggunakan data API untuk pelatihan, tetapi UI web ChatGPT secara historis tidak menawarkan jaminan seperti itu hingga fitur opt-out ditambahkan. Perusahaan yang menangani data rahasia (hukum, kesehatan, dll.) sering merasa mereka tidak dapat sepenuhnya memanfaatkan ChatGPT, meninggalkan kebutuhan mereka yang kurang terlayani kecuali mereka membangun solusi yang dihosting sendiri. Misalnya, seorang Redditor menyebutkan perusahaan mereka pindah ke LLM lokal karena alasan privasi. Sampai instans on-prem atau pribadi dari ChatGPT tersedia, segmen ini tetap berhati-hati atau menggunakan vendor spesialis yang lebih kecil.

Perbedaan Persepsi berdasarkan Jenis Pengguna​

• Pengembang/Pengguna Teknis: Pengembang cenderung menjadi pendukung terbesar dan kritikus terberat ChatGPT. Mereka menyukai kemampuannya untuk menjelaskan kode, menghasilkan boilerplate, dan membantu debugging. Namun, mereka sangat merasakan keterbatasannya dalam konteks yang lebih panjang dan akurasi kode. Seperti yang dikeluhkan seorang pengembang, ChatGPT mulai “menghasilkan kode yang tidak berguna” dan menghilangkan bagian penting, yang “membuat saya kesal... Saya tidak ingin harus memberitahunya 'jangan malas' – saya hanya ingin hasil penuh”. Pengembang sering memperhatikan bahkan perubahan kualitas yang halus setelah pembaruan model dan sangat vokal di Reddit tentang “nerfs” atau penurunan kemampuan pengkodean yang dirasakan. Mereka juga mendorong batas (membangun prompt yang kompleks, merangkai alat), sehingga mereka mendambakan fitur seperti konteks yang diperluas, lebih sedikit batas pesan, dan integrasi yang lebih baik dengan alat pengkodean. Singkatnya, pengembang menghargai ChatGPT untuk mempercepat tugas rutin tetapi cepat menunjukkan kesalahan dalam logika atau kode – mereka melihatnya sebagai asisten junior yang masih membutuhkan pengawasan.

• Pengguna Kasual/Sehari-hari: Pengguna yang lebih kasual – mereka yang meminta pengetahuan umum, saran, atau hiburan – sering kali kagum dengan kemampuan ChatGPT, tetapi mereka memiliki keluhan sendiri. Frustrasi pengguna kasual yang umum adalah ketika ChatGPT menolak permintaan yang tampaknya tidak berbahaya bagi mereka (kemungkinan memicu aturan kebijakan). Poster asli dalam satu thread mencontohkan ini, menjadi “sangat kesal ketika saya menulis prompt yang seharusnya tidak ada masalah dengannya dan sekarang menolaknya”. Pengguna kasual juga mungkin mengalami pemotongan pengetahuan (menemukan bot tidak dapat menangani peristiwa yang sangat terkini kecuali diperbarui secara eksplisit) dan terkadang memperhatikan ketika ChatGPT memberikan jawaban yang jelas salah. Tidak seperti pengembang, mereka mungkin tidak selalu memeriksa ulang AI, yang dapat menyebabkan kekecewaan jika mereka bertindak berdasarkan kesalahan. Di sisi positif, banyak pengguna kasual menemukan respons lebih cepat ChatGPT Plus dan output yang lebih baik dari GPT-4 sepadan dengan $20/bulan – kecuali masalah “penolakan” atau batasan lainnya merusak pengalaman. Mereka umumnya menginginkan asisten serba guna yang membantu dan dapat merasa frustrasi ketika ChatGPT menjawab dengan pernyataan kebijakan atau membutuhkan prompt yang rumit untuk mendapatkan jawaban sederhana.

• Pengguna Bisnis/Profesional: Pengguna bisnis sering mendekati ChatGPT dari sudut pandang produktivitas dan keandalan. Mereka menghargai draf cepat email, ringkasan dokumen, atau generasi ide. Namun, mereka khawatir tentang keamanan data, konsistensi, dan integrasi ke dalam alur kerja. Di Reddit, para profesional telah membahas keinginan ChatGPT dalam alat seperti Outlook, Google Docs, atau sebagai API dalam sistem internal mereka. Beberapa telah mencatat bahwa saat OpenAI beralih untuk melayani klien perusahaan, fokus produk tampaknya bergeser: ada perasaan bahwa pengalaman pengguna gratis atau individu sedikit menurun (misalnya lebih lambat atau “kurang pintar”) saat perusahaan berkembang untuk melayani klien yang lebih besar. Benar atau tidak, ini menyoroti persepsi: pengguna bisnis menginginkan keandalan dan layanan prioritas, dan pengguna individu khawatir mereka sekarang menjadi kelas dua. Selain itu, profesional membutuhkan output yang benar – jawaban yang mencolok tetapi salah bisa lebih buruk daripada tidak ada jawaban. Oleh karena itu, segmen ini sensitif terhadap akurasi. Bagi mereka, fitur seperti konteks yang lebih panjang (untuk membaca kontrak, menganalisis basis kode) dan waktu aktif yang dijamin sangat penting. Mereka cenderung membayar lebih untuk tingkat layanan premium, asalkan persyaratan kepatuhan dan privasi mereka terpenuhi. Beberapa perusahaan bahkan menjelajahi penerapan on-premise atau menggunakan API OpenAI dengan aturan penanganan data yang ketat untuk memenuhi kebijakan TI mereka.

Claude (Anthropic)​

Titik Sakit Umum dan Keterbatasan​

• Batasan penggunaan dan pembatasan akses: Claude mendapat pujian karena menawarkan model yang kuat (Claude 2) secara gratis, tetapi pengguna dengan cepat menghadapi batasan penggunaan (terutama pada tingkat gratis). Setelah sejumlah prompt atau sejumlah besar teks, Claude mungkin berhenti dan mengatakan sesuatu seperti “Maaf, saya harus mengakhiri percakapan ini untuk saat ini. Silakan kembali nanti.” Pembatasan ini membuat frustrasi pengguna yang menganggap Claude sebagai mitra pengkodean atau penulisan yang diperpanjang. Bahkan pengguna Claude Pro (berbayar) “tidak dijamin waktu tanpa batas”, seperti yang dicatat seorang pengguna; mencapai kuota masih menghasilkan pesan “kembali nanti”. Selain itu, untuk waktu yang lama Claude secara resmi dibatasi secara geografis (awalnya hanya tersedia di AS/Inggris). Pengguna internasional di Reddit harus menggunakan VPN atau platform pihak ketiga untuk mengaksesnya, yang merupakan ketidaknyamanan. Ini membuat banyak pengguna non-AS merasa ditinggalkan hingga akses diperluas.

• Kecenderungan untuk keluar jalur dengan input yang sangat besar: Fitur utama Claude adalah jendela konteks 100k-token, memungkinkan prompt yang sangat panjang. Namun, beberapa pengguna telah memperhatikan bahwa ketika Anda memasukkan puluhan ribu token ke dalam Claude, responsnya bisa menjadi kurang fokus. “100k sangat berguna tetapi jika tidak mengikuti instruksi dengan benar dan keluar jalur, itu tidak terlalu berguna,” seorang pengguna mengamati. Ini menunjukkan bahwa dengan konteks besar, Claude mungkin menyimpang atau mulai mengoceh, memerlukan prompt yang hati-hati untuk menjaga tugas. Ini adalah keterbatasan yang melekat pada mendorong konteks ke ekstrem – model mempertahankan banyak tetapi kadang-kadang “melupakan” detail mana yang paling relevan, yang mengarah ke halusinasi kecil atau penyimpangan di luar topik.

• Pemformatan yang tidak konsisten atau ketaatan pada instruksi: Dalam perbandingan berdampingan, beberapa pengguna menemukan Claude kurang dapat diprediksi dalam bagaimana ia mengikuti arahan tertentu. Misalnya, Claude digambarkan sebagai “lebih mirip manusia dalam interaksi. Tetapi kurang ketat mengikuti pesan sistem.”. Ini berarti jika Anda memberinya format tetap untuk diikuti atau persona yang sangat ketat, Claude mungkin menyimpang lebih dari yang akan dilakukan ChatGPT. Pengembang yang mengandalkan output deterministik (seperti format JSON atau gaya tertentu) terkadang merasa frustrasi jika Claude memperkenalkan komentar tambahan atau tidak secara ketat mematuhi template.

• Pembatasan konten dan penolakan: Meskipun tidak sering dikritik seperti ChatGPT, filter keamanan Claude memang muncul. Anthropic merancang Claude dengan penekanan berat pada AI konstitusional (memiliki AI itu sendiri mengikuti pedoman etis). Pengguna umumnya menemukan Claude bersedia membahas berbagai topik, tetapi ada contoh di mana Claude menolak permintaan yang mungkin diizinkan oleh ChatGPT. Misalnya, seorang Redditor mencatat “ChatGPT memiliki lebih sedikit pembatasan moral... itu akan menjelaskan masker gas mana yang lebih baik untuk kondisi mana sementara Claude akan menolak”. Ini menunjukkan Claude mungkin lebih ketat tentang saran “sensitif” tertentu (mungkin menganggapnya sebagai panduan yang berpotensi berbahaya). Pengguna lain mencoba skenario role-play yang lucu (“berpura-pura Anda diculik oleh alien”) yang ditolak Claude, sedangkan Gemini dan ChatGPT akan terlibat. Jadi, Claude memang memiliki filter yang kadang-kadang mengejutkan pengguna yang mengharapkannya lebih permisif.

• Kurangnya kemampuan multimodal: Tidak seperti ChatGPT (yang, pada akhir 2023, memperoleh pemahaman gambar dengan GPT-4 Vision), Claude saat ini hanya berbasis teks. Pengguna Reddit mencatat bahwa Claude tidak dapat menganalisis gambar atau langsung menjelajahi web sendiri. Ini bukanlah “titik sakit” (Anthropic tidak pernah mengiklankan fitur-fitur tersebut), tetapi ini adalah keterbatasan relatif terhadap pesaing. Pengguna yang menginginkan AI untuk menafsirkan diagram atau tangkapan layar tidak dapat menggunakan Claude untuk itu, sedangkan ChatGPT atau Gemini mungkin dapat menanganinya. Demikian pula, pengambilan informasi terkini memerlukan penggunaan Claude melalui alat pihak ketiga (misalnya, Poe atau integrasi mesin pencari), karena Claude saat ini tidak memiliki mode penelusuran resmi.

• Masalah stabilitas kecil: Beberapa pengguna melaporkan Claude kadang-kadang menjadi repetitif atau terjebak dalam loop untuk prompt tertentu (meskipun ini kurang umum dibandingkan dengan beberapa model yang lebih kecil). Juga, versi awal Claude kadang-kadang mengakhiri respons secara prematur atau memakan waktu lama dengan output besar, yang dapat dianggap sebagai gangguan kecil, meskipun Claude 2 meningkatkan kecepatan.

Fitur atau Peningkatan yang Sering Diminta​

• Batas penggunaan yang lebih tinggi atau dapat disesuaikan: Penggemar Claude di Reddit sering meminta Anthropic untuk menaikkan batas percakapan. Mereka ingin menggunakan konteks 100k sepenuhnya tanpa mencapai batas buatan. Beberapa menyarankan bahwa bahkan Claude Pro berbayar harus memungkinkan lebih banyak token per hari. Yang lain mengusulkan ide “mode konteks 100k diperpanjang” opsional – misalnya, “Claude harus memiliki mode konteks 100k dengan batas penggunaan dua kali lipat” – di mana mungkin langganan dapat menawarkan akses yang diperluas untuk pengguna berat. Intinya, ada permintaan untuk rencana yang bersaing dengan penggunaan tanpa batas (atau batas tinggi) ChatGPT untuk pelanggan.

• Navigasi konteks panjang yang lebih baik: Meskipun memiliki 100k token adalah terobosan, pengguna ingin Claude lebih baik memanfaatkan konteks itu. Salah satu peningkatan adalah memperbaiki bagaimana Claude memprioritaskan informasi sehingga tetap pada tugas. Anthropic dapat bekerja pada kepatuhan model terhadap prompt ketika prompt sangat besar. Diskusi Reddit menyarankan teknik seperti memungkinkan pengguna untuk “menyematkan” instruksi tertentu sehingga tidak menjadi encer dalam konteks besar. Alat apa pun untuk membantu menyegmentasi atau meringkas bagian dari input juga dapat membantu Claude menangani input besar dengan lebih koheren. Singkatnya, pengguna menyukai kemungkinan memberi makan seluruh buku kepada Claude – mereka hanya ingin itu tetap tajam sepanjang waktu.

• Plugin atau penelusuran web: Banyak pengguna ChatGPT telah terbiasa dengan plugin (misalnya, penelusuran, eksekusi kode, dll.) dan mereka menyatakan minat agar Claude memiliki ekstensi serupa. Permintaan umum adalah agar Claude memiliki fungsi penelusuran web resmi, sehingga dapat mengambil informasi terbaru sesuai permintaan. Saat ini, pengetahuan Claude sebagian besar statis (data pelatihan hingga awal 2023, dengan beberapa pembaruan). Jika Claude dapat mencari di web, itu akan mengurangi keterbatasan tersebut. Demikian pula, sistem plugin di mana Claude dapat menggunakan alat pihak ketiga (seperti kalkulator atau konektor basis data) dapat memperluas kegunaannya untuk pengguna daya. Ini tetap menjadi fitur yang kurang dimiliki Claude, dan pengguna Reddit sering menyebutkan bagaimana ekosistem plugin ChatGPT memberikannya keunggulan dalam tugas tertentu.

• Input multimodal (gambar atau audio): Beberapa pengguna juga bertanya-tanya apakah Claude akan mendukung input gambar atau menghasilkan gambar. Google’s Gemini dan GPT-4 dari OpenAI memiliki kemampuan multimodal, sehingga untuk tetap kompetitif, pengguna mengharapkan Anthropic untuk menjelajahi ini. Permintaan yang sering adalah: “Bisakah saya mengunggah PDF atau gambar untuk dianalisis Claude?” Saat ini jawabannya tidak (selain solusi seperti mengonversi gambar ke teks di tempat lain). Bahkan hanya memungkinkan gambar-ke-teks (OCR dan deskripsi) akan memuaskan banyak orang yang menginginkan asisten satu atap. Ini ada dalam daftar keinginan, meskipun Anthropic belum mengumumkan apa pun yang serupa hingga awal 2025.

• Penyetelan atau kustomisasi: Pengguna tingkat lanjut dan bisnis terkadang bertanya apakah mereka dapat menyetel Claude pada data mereka sendiri atau mendapatkan versi khusus. OpenAI menawarkan penyetelan untuk beberapa model (belum GPT-4, tetapi untuk GPT-3.5). Anthropic merilis antarmuka penyetelan untuk Claude 1.3 sebelumnya, tetapi tidak banyak diiklankan untuk Claude 2. Pengguna Reddit telah bertanya tentang kemampuan melatih Claude pada pengetahuan perusahaan atau gaya penulisan pribadi. Cara yang lebih mudah untuk melakukan ini (selain suntikan prompt setiap kali) akan sangat disambut, karena dapat mengubah Claude menjadi asisten pribadi yang mengingat basis pengetahuan atau persona tertentu.

• Ketersediaan yang lebih luas: Pengguna non-AS sering meminta agar Claude secara resmi diluncurkan di negara mereka. Posting dari Kanada, Eropa, India, dll., bertanya kapan mereka dapat menggunakan situs web Claude tanpa VPN atau kapan API Claude akan dibuka lebih luas. Anthropic telah berhati-hati, tetapi permintaan bersifat global – kemungkinan peningkatan di mata banyak orang adalah hanya “biarkan lebih banyak dari kami menggunakannya.” Ekspansi bertahap akses perusahaan telah sebagian mengatasi ini.

Kebutuhan atau Segmen Pengguna yang Kurang Terlayani​

• Basis pengguna internasional: Seperti yang dicatat, untuk waktu yang lama basis pengguna utama Claude dibatasi oleh geografi. Ini membuat banyak calon pengguna kurang terlayani. Misalnya, seorang pengembang di Jerman yang tertarik dengan konteks 100k Claude tidak memiliki cara resmi untuk menggunakannya. Meskipun ada solusi (platform pihak ketiga, atau VPN + verifikasi telepon di negara yang didukung), hambatan ini berarti pengguna internasional kasual secara efektif terkunci. Sebaliknya, ChatGPT tersedia di sebagian besar negara. Jadi, penutur bahasa Inggris non-AS dan terutama penutur non-Inggris kurang terlayani oleh peluncuran terbatas Claude. Mereka mungkin masih mengandalkan ChatGPT atau model lokal hanya karena masalah akses.

• Pengguna yang membutuhkan pemformatan output yang ketat: Seperti disebutkan, Claude kadang-kadang mengambil kebebasan dalam respons. Pengguna yang membutuhkan output yang sangat terstruktur (seperti JSON untuk aplikasi, atau jawaban yang mengikuti format yang tepat) mungkin menemukan Claude kurang dapat diandalkan untuk itu dibandingkan ChatGPT. Pengguna ini – sering kali pengembang yang mengintegrasikan AI ke dalam sistem – adalah segmen yang dapat lebih baik dilayani jika Claude memungkinkan “mode ketat” atau meningkatkan kepatuhan terhadap instruksi. Mereka saat ini mungkin menghindari Claude untuk tugas-tugas seperti itu, tetap menggunakan model yang dikenal mengikuti format lebih ketat.

• Pengguna Q&A kasual (vs. pengguna kreatif): Claude sering dipuji untuk tugas kreatif – ia menghasilkan prosa yang mengalir, mirip manusia, dan esai yang bijaksana. Namun, beberapa pengguna di Reddit mencatat bahwa untuk pertanyaan-pertanyaan langsung atau kueri faktual, Claude terkadang memberikan jawaban yang panjang lebar di mana singkatnya akan cukup. Pengguna yang membandingkan ChatGPT dan Claude mengatakan ChatGPT cenderung ringkas dan berpoin, sedangkan Claude memberikan lebih banyak narasi secara default. Pengguna yang hanya menginginkan jawaban faktual cepat (seperti “Apa ibu kota X dan populasinya?”) mungkin merasa Claude sedikit tidak langsung. Pengguna ini lebih baik dilayani oleh sesuatu seperti pencarian yang akurat atau model yang ringkas. Claude dapat melakukannya jika diminta, tetapi gayanya mungkin tidak sesuai dengan harapan Q&A yang ringkas, yang berarti segmen ini dapat beralih ke alat lain (seperti Bing Chat atau Google).

• Pengguna yang sangat memperhatikan keselamatan: Sebaliknya, beberapa pengguna yang memerlukan kepatuhan yang sangat hati-hati terhadap keselamatan (misalnya pendidik yang menggunakan AI dengan siswa, atau pelanggan perusahaan yang menginginkan risiko nol dari output nakal) mungkin menganggap keselarasan Claude sebagai nilai tambah, tetapi karena ChatGPT juga cukup selaras dan memiliki lebih banyak fitur perusahaan, pengguna tersebut mungkin tidak secara khusus memilih Claude. Ini adalah segmen kecil, tetapi seseorang dapat berargumen bahwa Claude belum secara jelas menangkapnya. Mereka mungkin kurang terlayani dalam arti bahwa mereka tidak memiliki cara mudah untuk meningkatkan pengamanan Claude atau melihat “rantai pemikiran” (yang dimiliki Anthropic secara internal melalui pendekatan AI konstitusional, tetapi pengguna akhir tidak langsung berinteraksi dengan itu selain dari memperhatikan nada Claude yang umumnya sopan).

• Penutur non-Inggris (kualitas output): Claude dilatih terutama dalam bahasa Inggris (seperti kebanyakan LLM besar). Beberapa pengguna telah mengujinya dalam bahasa lain; ia dapat merespons dalam banyak bahasa, tetapi kualitasnya mungkin bervariasi. Jika, misalnya, seorang pengguna menginginkan jawaban yang sangat bernuansa dalam bahasa Prancis atau Hindi, mungkin kemampuan Claude tidak setajam di sana seperti ChatGPT (GPT-4 telah menunjukkan kinerja multibahasa yang kuat, sering kali lebih tinggi daripada model lain dalam tolok ukur tertentu). Pengguna yang terutama berbicara dalam bahasa selain Inggris mungkin menemukan kefasihan atau akurasi Claude sedikit lebih lemah. Segmen ini agak kurang terlayani hanya karena Anthropic belum menyoroti pelatihan multibahasa sebagai prioritas secara publik.

Perbedaan Persepsi berdasarkan Jenis Pengguna​

• Pengembang/Pengguna Teknis: Pengembang di Reddit semakin memuji Claude, terutama Claude 2 / Claude 3.5, untuk tugas pengkodean. Pergeseran persepsi pada akhir 2024 sangat mencolok: banyak pengembang mulai lebih memilih Claude daripada ChatGPT untuk bantuan pemrograman. Mereka menyebut kinerja “luar biasa dalam pengkodean” dan kemampuan untuk menangani basis kode yang lebih besar sekaligus. Misalnya, seorang pengguna menulis “Claude Sonnet 3.5 lebih baik untuk bekerja dengan kode (menganalisis, menghasilkan) [daripada ChatGPT].” Pengembang menghargai bahwa Claude dapat mengambil sejumlah besar kode proyek atau log dan menghasilkan analisis atau perbaikan yang koheren, berkat konteksnya yang besar. Namun, mereka juga memperhatikan keanehannya – seperti kadang-kadang menyuntikkan lebih banyak omong kosong percakapan atau tidak mengikuti spesifikasi secara harfiah. Secara keseluruhan, banyak pengembang menyimpan ChatGPT dan Claude di tangan: satu untuk logika langkah-demi-langkah yang ketat (ChatGPT) dan satu untuk konteks luas dan pemahaman empatik (Claude). Menariknya, seorang komentator mengatakan “Jika saya harus memilih satu, saya akan memilih Claude” setelah membandingkan keduanya setiap hari. Ini menunjukkan persepsi yang sangat positif di antara pengguna tingkat lanjut, terutama untuk kasus penggunaan seperti brainstorming, tinjauan kode, atau saran arsitektur. Satu-satunya keluhan umum dari pengembang adalah mencapai batas penggunaan Claude ketika mereka mencoba mendorongnya dengan keras (misalnya memberi makan prompt 50K-token untuk menganalisis seluruh repositori). Singkatnya, pengembang melihat Claude sebagai alat yang sangat kuat – dalam beberapa kasus lebih unggul dari ChatGPT – hanya terhambat oleh ketersediaan dan beberapa ketidakpastian dalam pemformatan.

• Pengguna Kasual/Non-teknis: Pengguna kasual yang telah mencoba Claude sering mengomentari betapa ramah dan artikulatifnya itu. Gaya Claude cenderung percakapan, sopan, dan rinci. Seorang pengguna baru yang membandingkannya dengan ChatGPT mengamati bahwa “Claude lebih empatik, dan mengikuti nada percakapan... ChatGPT default ke poin-poin terlalu sering”. Kehangatan mirip manusia ini membuat Claude menarik bagi orang-orang yang menggunakannya untuk penulisan kreatif, saran, atau hanya mengobrol untuk informasi. Beberapa bahkan mempersonifikasikan Claude sebagai memiliki “kepribadian” yang penuh kasih. Pengguna kasual juga menyukai bahwa versi gratis Claude memungkinkan akses ke kecerdasan setara GPT-4 tanpa langganan (setidaknya hingga batas tarif). Di sisi lain, pengguna kasual memang menemui penolakan Claude pada topik tertentu dan mungkin tidak mengerti mengapa (karena Claude akan mengungkapkannya dengan permintaan maaf tetapi tegas). Jika pengguna kasual bertanya sesuatu yang borderline dan mendapat penolakan dari Claude, mereka mungkin menganggapnya kurang mampu atau terlalu dibatasi, tidak menyadari bahwa itu adalah sikap kebijakan. Aspek lain adalah bahwa Claude kurang dikenal – banyak pengguna kasual mungkin bahkan tidak tahu untuk mencobanya kecuali mereka terhubung ke komunitas AI. Mereka yang mencoba umumnya berkomentar bahwa itu terasa “seperti berbicara dengan manusia” dengan cara yang baik. Mereka cenderung sangat puas dengan kemampuan Claude untuk menangani pertanyaan terbuka atau pribadi. Jadi, persepsi pengguna kasual sebagian besar positif mengenai kualitas output dan nada Claude, dengan beberapa kebingungan atau frustrasi seputar ketersediaannya (harus menggunakannya di aplikasi atau wilayah tertentu) dan sesekali momen “tidak bisa melakukan itu”.

• Pengguna Bisnis/Profesional: Persepsi bisnis tentang Claude sedikit lebih sulit diukur dari Reddit publik (karena lebih sedikit pengguna perusahaan yang memposting secara rinci), tetapi beberapa tren muncul. Pertama, Anthropic telah memposisikan Claude sebagai lebih fokus pada privasi dan bersedia menandatangani perjanjian perusahaan – ini menarik bagi perusahaan yang khawatir tentang data dengan OpenAI. Memang, beberapa diskusi Reddit menyebutkan Claude dalam konteks alat seperti Slack atau Notion, di mana ia diintegrasikan sebagai asisten. Profesional yang telah menggunakan integrasi tersebut mungkin bahkan tidak menyadari Claude adalah mesinnya, tetapi ketika mereka melakukannya, mereka membandingkannya secara menguntungkan dalam hal gaya penulisan dan kemampuan mencerna dokumen perusahaan yang panjang. Misalnya, sebuah tim mungkin memberi makan laporan triwulanan yang panjang ke Claude dan mendapatkan ringkasan yang layak – sesuatu yang akan sulit dilakukan oleh konteks lebih kecil ChatGPT. Yang mengatakan, pengguna bisnis juga memperhatikan kurangnya fitur ekosistem tertentu; misalnya, OpenAI menawarkan kontrol pesan sistem, pemanggilan fungsi, dll., dalam API mereka, yang Anthropic memiliki dukungan yang lebih terbatas. Seorang pengembang yang bekerja pada solusi bisnis berkomentar bahwa Claude lebih dapat diarahkan dalam percakapan, sedangkan ChatGPT cenderung lebih kaku... [tetapi] ChatGPT memiliki akses web yang bisa sangat membantu. Implikasinya adalah bahwa untuk tugas penelitian atau pencarian data yang mungkin dibutuhkan pengguna bisnis (seperti intelijen kompetitif), ChatGPT dapat langsung mengambil info, sedangkan Claude akan memerlukan langkah terpisah. Secara keseluruhan, pengguna bisnis tampaknya melihat Claude sebagai AI yang sangat kompeten – dalam beberapa kasus lebih baik untuk tugas analitik internal – tetapi mungkin belum sefitur kaya untuk integrasi. Biaya adalah faktor lain: harga dan ketentuan API Claude tidak sepublik OpenAI, dan beberapa startup di Reddit menyebutkan ketidakpastian tentang harga atau stabilitas Claude. Singkatnya, profesional menghormati kemampuan Claude (terutama keandalannya dalam mengikuti instruksi tingkat tinggi dan meringkas input besar), tetapi mereka mengawasi bagaimana ia berkembang dalam hal integrasi, dukungan, dan ketersediaan global sebelum sepenuhnya berkomitmen padanya dibandingkan dengan ChatGPT yang lebih mapan.

Google Gemini (Bard)​

Titik Sakit Umum dan Keterbatasan​

• Respon yang tidak akurat atau “bodoh”: Banjir umpan balik Reddit muncul ketika Google meluncurkan peningkatan Bard bertenaga Gemini, banyak di antaranya negatif. Pengguna mengeluhkan bahwa Gemini berkinerja buruk dalam QA dasar dibandingkan dengan ChatGPT. Satu penilaian blak-blakan berjudul “100% Honest Take on Google Gemini” menyatakan: “Ini adalah chatbot LLM yang rusak dan tidak akurat”. Pengguna lain yang frustrasi bertanya: “Bagaimana Gemini masih begitu buruk? Berapa kali saya meminta Gemini untuk sesuatu dan itu memberikan jawaban yang salah atau jawaban yang tidak lengkap sangat konyol”. Mereka membandingkannya berdampingan dengan ChatGPT-4 dan menemukan ChatGPT memberikan “jawaban sempurna, benar, efisien dalam satu kali,” sedangkan Gemini mengoceh dan memerlukan beberapa prompt untuk mencapai jawaban yang setengah memuaskan. Intinya, pengguna awal merasa bahwa Gemini sering berhalusinasi atau melewatkan inti pertanyaan, memerlukan upaya prompt yang berlebihan untuk mengekstrak informasi yang benar. Ketidakkonsistenan dalam kualitas ini adalah kekecewaan besar mengingat hype seputar Gemini.

• Kebanyakan kata-kata dan omong kosong: Banyak pengguna mencatat bahwa Gemini (dalam bentuk Bard baru) cenderung menghasilkan jawaban yang panjang lebar yang tidak langsung ke intinya. Seperti yang dijelaskan seseorang, “Itu mengoceh... 3 paragraf sampah AI... bahkan kemudian, itu [hanya] akhirnya menyebutkan jawaban yang terkubur dalam paragraf omong kosong”. Ini adalah kontras yang mencolok dengan ChatGPT, yang sering memberikan jawaban yang lebih ringkas atau poin-poin ketika sesuai. Verbositas menjadi titik sakit ketika pengguna harus menyaring banyak teks untuk fakta sederhana. Beberapa berspekulasi bahwa Google mungkin telah menyetelnya untuk menjadi percakapan atau “membantu,” tetapi terlalu banyak menjelaskan tanpa substansi.

• Integrasi yang buruk dengan layanan Google sendiri: Salah satu poin penjualan asisten AI Google seharusnya adalah integrasi dengan ekosistem Google (Gmail, Docs, Drive, dll.). Namun, pengalaman pengguna awal sangat mengecewakan di bidang ini. Seorang pengguna mengeluh: “Jangan sampai saya mulai pada ketidakmampuan hampir lengkapnya untuk berintegrasi dengan produk Google sendiri yang seharusnya menjadi ‘fitur’ (yang tampaknya tidak tahu itu ada).”. Misalnya, orang-orang akan mencoba meminta Gemini (melalui Bard) untuk meringkas Google Doc atau membuat draf email berdasarkan beberapa info – fitur yang diiklankan oleh Google – dan bot akan merespons bahwa tidak dapat mengakses data tersebut. Seorang pengguna di r/GooglePixel menulis: “Setiap kali saya mencoba menggunakan Gemini dengan Google Docs atau Drive saya, itu memberi tahu saya bahwa itu tidak dapat melakukan apa pun dengannya. Apa gunanya bahkan memiliki fitur integrasi ini?”. Ini menunjukkan kesenjangan yang signifikan antara kemampuan yang dijanjikan dan kinerja aktual, membuat pengguna merasa bahwa “asisten AI” tidak banyak membantu dalam ekosistem Google sendiri.

• Penolakan dan kebingungan kemampuan: Pengguna juga mengalami penolakan atau kontradiksi aneh dari Gemini. Redditor yang sama mencatat Gemini “menolak melakukan hal-hal tanpa alasan, lupa bahwa ia dapat melakukan hal-hal lain... Suatu hari itu memberi tahu saya bahwa ia tidak memiliki akses ke internet/data langsung. Apa.”. Ini menunjukkan bahwa Gemini terkadang menolak tugas yang seharusnya dapat dilakukan (seperti mengambil info langsung, yang terhubung dengan Bard) atau membuat pernyataan yang salah tentang kemampuannya sendiri. Pengalaman seperti itu memberikan kesan AI yang tidak hanya kurang cerdas, tetapi juga kurang dapat diandalkan atau sadar diri. Komentar berwarna pengguna lain: “Gemini adalah sampah mutlak. Pernahkah Anda mengalami salah satu momen di mana Anda hanya ingin mengangkat tangan dan berkata, ‘Apa yang mereka pikirkan?’” merangkum frustrasi. Pada dasarnya, masalah integrasi produk dan konsistensi Gemini membuatnya terasa setengah matang bagi banyak pengguna awal.

• Kemampuan pengkodean yang tidak mengesankan: Meskipun tidak dibahas secara luas seperti Q&A umum, beberapa pengguna menguji Gemini (Bard) pada tugas pengkodean dan menemukannya di bawah standar. Dalam forum AI, kemampuan pengkodean Gemini biasanya dinilai di bawah GPT-4 dan bahkan di bawah Claude. Misalnya, seorang pengguna menyatakan dengan jelas bahwa “Claude 3.5 Sonnet jelas lebih baik untuk pengkodean daripada ChatGPT 4o... Gemini adalah sampah mutlak [dalam konteks itu]”. Konsensusnya adalah bahwa Gemini dapat menulis kode sederhana atau menjelaskan algoritma dasar, tetapi sering tersandung pada masalah yang lebih kompleks atau menghasilkan kode dengan kesalahan. Kurangnya alat pengembang yang luas (misalnya, tidak memiliki yang setara dengan Code Interpreter atau pemanggilan fungsi yang kuat) juga berarti itu bukan pilihan pertama bagi programmer. Jadi, meskipun tidak setiap pengguna kasual peduli tentang kode, ini adalah keterbatasan untuk segmen itu.

• Keterbatasan perangkat seluler: Gemini diluncurkan sebagai bagian dari Asisten Google di ponsel Pixel (bermerek “Asisten dengan Bard”). Beberapa pengguna Pixel mencatat bahwa menggunakannya sebagai pengganti asisten suara memiliki masalah. Terkadang tidak mengambil prompt suara dengan akurat atau memerlukan waktu lama untuk merespons dibandingkan dengan Asisten Google lama. Ada juga komentar tentang perlu memilih dan kehilangan beberapa fitur Asisten klasik. Ini menciptakan persepsi bahwa integrasi Gemini pada perangkat belum sepenuhnya siap, meninggalkan pengguna daya ekosistem Google merasa bahwa mereka harus memilih antara asisten pintar dan yang fungsional.

Fitur atau Peningkatan yang Sering Diminta​

• Peningkatan akurasi dan penalaran yang dramatis: Peningkatan nomor satu yang diinginkan pengguna untuk Gemini adalah menjadi lebih pintar dan lebih andal. Umpan balik Reddit membuatnya jelas bahwa Google perlu menutup kesenjangan dalam kualitas jawaban. Pengguna mengharapkan Gemini memanfaatkan akses informasi Google yang luas untuk memberikan jawaban faktual dan langsung, bukan yang bertele-tele atau salah. Jadi permintaan (sering kali diungkapkan secara sarkastis) bermuara pada: buat itu sebaik atau lebih baik dari GPT-4 dalam pengetahuan umum dan penalaran. Ini termasuk penanganan yang lebih baik dari pertanyaan lanjutan dan prompt yang kompleks. Pada dasarnya, “perbaiki otak” Gemini – manfaatkan keunggulan pelatihan multimodal yang diklaim sehingga berhenti melewatkan detail yang jelas. Google kemungkinan telah mendengar ini dengan jelas: banyak posting membandingkan jawaban spesifik di mana ChatGPT unggul dan Gemini gagal, yang berfungsi sebagai laporan bug informal untuk perbaikan.

• Integrasi yang lebih baik & kesadaran konteks: Pengguna ingin Gemini memenuhi janji sebagai pembantu ekosistem Google yang mulus. Ini berarti harus berinteraksi dengan benar dengan Gmail, Kalender, Dokumen, Drive, dll. Jika seorang pengguna bertanya “Ringkas dokumen yang saya buka” atau “Buat draf balasan untuk email terakhir dari bos saya,” AI harus melakukannya – dan melakukannya dengan aman. Saat ini, permintaannya adalah agar Google mengaktifkan fitur-fitur tersebut dan membuat Gemini benar-benar mengenali kapan tugas semacam itu mungkin dilakukan. Diiklankan bahwa Bard dapat terhubung ke konten pengguna (dengan izin), jadi pengguna secara efektif menuntut Google “menghidupkan” atau memperbaiki integrasi ini. Ini adalah fitur kunci terutama bagi pengguna bisnis. Selain itu, di bidang penelusuran web: Bard (Gemini) dapat mencari di web, tetapi beberapa pengguna ingin itu mengutip sumber lebih jelas atau lebih tepat waktu dalam menggabungkan berita terkini. Jadi meningkatkan sifat terhubung Gemini adalah permintaan yang sering.

• Kontrol ringkas: Mengingat keluhan tentang verbositas, beberapa pengguna menyarankan fitur untuk mengubah gaya respons. Misalnya, mode “singkat” di mana Gemini memberikan jawaban singkat dan langsung secara default, kecuali diminta untuk menjelaskan. Sebaliknya, mungkin mode “terperinci” bagi mereka yang menginginkan jawaban yang sangat rinci. ChatGPT secara implisit memungkinkan beberapa dari ini oleh prompt pengguna (“buat singkat”); dengan Gemini, pengguna merasa bahkan ketika mereka tidak meminta detail, itu terlalu menjelaskan. Jadi pengaturan bawaan atau hanya penyesuaian yang lebih baik untuk menghasilkan jawaban ringkas ketika sesuai akan menjadi peningkatan yang disambut baik. Pada dasarnya, sesuaikan dial verbositas.

• Kesetaraan fitur dengan ChatGPT (pengkodean, plugin, dll.): Pengguna daya di Reddit secara eksplisit membandingkan fitur. Mereka meminta agar Gemini/Bard dari Google menawarkan hal-hal seperti sandbox eksekusi kode (mirip dengan Code Interpreter ChatGPT), kemampuan untuk mengunggah gambar/PDF untuk analisis (karena Gemini adalah multimodal, pengguna ingin benar-benar memberinya gambar kustom, bukan hanya mendeskripsikan yang disediakan). Fitur lain yang sering disebutkan adalah memori dalam percakapan – sementara Bard memang memiliki beberapa memori interaksi masa lalu, pengguna ingin itu sebaik ChatGPT dalam merujuk konteks sebelumnya, atau bahkan memiliki penyimpanan percakapan yang persisten seperti riwayat obrolan ChatGPT yang dapat Anda gulir dan kunjungi kembali. Pada dasarnya, Google diminta untuk mengejar semua fitur kualitas hidup yang dimiliki pengguna ChatGPT Plus: riwayat obrolan, ekosistem plugin (atau setidaknya integrasi pihak ketiga yang kuat), bantuan pengkodean, dll.

• Aplikasi seluler dan peningkatan suara: Banyak pengguna kasual meminta aplikasi seluler khusus untuk Bard/Gemini (mirip dengan aplikasi seluler ChatGPT). Mengandalkan antarmuka web atau hanya Asisten Pixel terbatas. Aplikasi resmi di seluruh iOS/Android dengan input suara, respons berbicara (untuk nuansa asisten sejati), dan integrasi yang ketat dapat sangat meningkatkan pengalaman pengguna. Bersamaan dengan itu, pemilik Pixel ingin Asisten dengan Bard menjadi lebih cepat dan lebih fungsional – pada dasarnya, mereka menginginkan yang terbaik dari Asisten Google lama (tindakan cepat dan tepat) digabungkan dengan kecerdasan Gemini. Misalnya, hal-hal seperti terus memungkinkan perintah suara “Hey Google” untuk rumah pintar dan bukan hanya respons obrolan. Google dapat meningkatkan mode suara Gemini untuk benar-benar menggantikan asisten lama tanpa regresi fitur.

• Transparansi dan kontrol: Beberapa pengguna telah meminta lebih banyak wawasan tentang sumber Bard atau cara untuk menyetel gayanya. Misalnya, menunjukkan hasil Google mana yang diambil Bard untuk informasi (untuk memverifikasi akurasi) – sesuatu yang dilakukan Bing Chat dengan mengutip tautan. Juga, karena Bard kadang-kadang menghasilkan info yang salah, pengguna ingin dapat menandai atau memperbaikinya, dan idealnya Bard harus belajar dari umpan balik itu dari waktu ke waktu. Memiliki mekanisme umpan balik yang mudah (“jempol ke bawah – ini salah karena...”) yang mengarah pada peningkatan model yang cepat akan menanamkan kepercayaan bahwa Google mendengarkan. Pada dasarnya, fitur untuk membuat AI lebih dari asisten kolaboratif daripada kotak hitam.

Kebutuhan atau Segmen Pengguna yang Kurang Terlayani​

• Pengguna yang mencari asisten pribadi yang dapat diandalkan: Ironisnya, kelompok yang ditargetkan Google – orang-orang yang menginginkan asisten pribadi yang kuat – merasa paling kurang terlayani oleh Gemini dalam bentuknya saat ini. Pengguna awal yang mengaktifkan Asisten berbasis Bard baru mengharapkan peningkatan, tetapi banyak yang merasa itu adalah penurunan dalam hal praktis. Misalnya, jika seseorang menginginkan asisten suara untuk *menjawab trivia dengan akurat, mengatur pengingat, mengontrol perangkat, dan mengintegrasikan info dari akun mereka, Gemini kesulitan. Ini meninggalkan segmen profesional sibuk atau penggemar gadget (yang mengandalkan asisten untuk produktivitas) merasa bahwa kebutuhan mereka tidak terpenuhi. Seorang pengguna berkomentar bahwa mereka akan mempertimbangkan untuk membayar “Asisten dengan Bard” Pixel “jika [itu] melampaui Google Assistant”, yang menyiratkan bahwa itu belum. Jadi segmen itu masih menunggu asisten AI yang andal dan benar-benar membantu – mereka akan melompat ke sana jika Gemini membaik.

• Penutur non-Inggris / lokalisasi: Produk Google biasanya memiliki lokalisasi yang sangat baik, tetapi tidak jelas apakah Bard/Gemini sama kuatnya dalam semua bahasa saat peluncuran. Beberapa pengguna internasional melaporkan bahwa jawaban Bard dalam bahasa asli mereka kurang lancar atau berguna, mendorong mereka kembali ke pesaing lokal. Jika data pelatihan atau optimasi Gemini lebih mengutamakan bahasa Inggris, maka pengguna non-Inggris kurang terlayani. Mereka mungkin lebih memilih ChatGPT atau model lokal yang secara eksplisit mengoptimalkan kemampuan multibahasa. Ini adalah ruang di mana Google biasanya unggul (mengingat teknologi terjemahannya), tetapi umpan balik pengguna tentang itu jarang – kemungkinan menunjukkan bahwa Gemini belum benar-benar memukau komunitas-komunitas tersebut.

• Pelanggan perusahaan (sejauh ini): Organisasi besar belum banyak mengadopsi Bard/Gemini berdasarkan percakapan publik, sering kali karena kesenjangan kepercayaan dan kemampuan. Perusahaan membutuhkan konsistensi, kutipan, dan integrasi dengan alur kerja mereka (Office 365 terintegrasi dengan teknologi OpenAI melalui MS Copilot, misalnya). Setara Google (Duet AI dengan Gemini) masih berkembang. Sampai Gemini/Bard membuktikan dapat dengan andal membuat draf email, membuat slide presentasi, atau menganalisis data di Google Sheets pada tingkat yang setara atau di atas GPT-4, pengguna perusahaan akan merasa bahwa solusi Google tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan mereka. Beberapa posting di r/Bard dari profesional adalah seperti “Saya mencoba Bard untuk tugas kerja, itu tidak sebaik ChatGPT, jadi kami akan menunggu dan melihat.” Itu menunjukkan pengguna perusahaan adalah segmen yang kurang terlayani untuk saat ini – mereka menginginkan AI yang terintegrasi dengan Google Workspace dan benar-benar meningkatkan produktivitas tanpa perlu verifikasi output yang konstan.

• Pengguna dalam ekosistem Google yang lebih suka solusi satu atap: Ada segmen pengguna yang menggunakan Google untuk segalanya (pencarian, email, dokumen) dan akan dengan senang hati menggunakan AI Google untuk semua kebutuhan chatbot mereka – jika itu sebaik. Saat ini, pengguna tersebut agak kurang terlayani karena mereka akhirnya menggunakan ChatGPT untuk hal-hal tertentu dan Bard untuk yang lain. Mereka mungkin bertanya pertanyaan faktual ke ChatGPT karena mereka lebih mempercayai kualitas jawabannya, tetapi menggunakan Bard untuk penelusuran atau upaya integrasi. Pengalaman yang terpisah itu tidak ideal. Pengguna semacam itu benar-benar hanya ingin tetap dalam satu aplikasi/asisten. Jika Gemini membaik, mereka akan berkonsolidasi di sekitarnya, tetapi sampai saat itu kasus penggunaan mereka “satu asisten untuk menguasai semuanya” tidak terpenuhi.

• Pengembang/Ilmuwan data di Google Cloud: Google memang merilis model Gemini melalui platform Vertex AI untuk pengembang. Namun, laporan awal dan tolok ukur menunjukkan Gemini (khususnya model “Gemini Pro” yang tersedia) tidak mengalahkan GPT-4. Pengembang yang lebih suka Google Cloud untuk layanan AI dengan demikian agak kurang terlayani oleh kualitas model – mereka harus menerima model yang sedikit inferior atau mengintegrasikan API OpenAI secara terpisah. Segmen pengembang perusahaan ini lapar akan model Google yang kuat sehingga mereka dapat menyimpan semuanya dalam satu tumpukan. Sampai kinerja Gemini jelas unggul di beberapa area atau harga menawarkan alasan yang menarik, itu tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan kelompok ini dalam istilah kompetitif.

Perbedaan Persepsi berdasarkan Jenis Pengguna​

• Pengembang/Antusias Teknologi: Pengguna yang paham teknologi mendekati Gemini dengan harapan tinggi (bagaimanapun juga, ini adalah Google). Persepsi mereka dengan cepat memburuk setelah pengujian langsung. Banyak pengembang di Reddit menjalankan tolok ukur atau pertanyaan rumit favorit mereka melalui Gemini dan menemukannya tertinggal. Seorang programmer secara blak-blakan menyatakan, “Gemini adalah sampah mutlak seperti Llama 3.0 dulu”, menunjukkan mereka menilainya bahkan di bawah beberapa model terbuka. Pengembang sangat sensitif terhadap kesalahan logika dan verbositas. Jadi ketika Gemini memberikan jawaban yang panjang lebar tetapi salah, itu kehilangan kredibilitas dengan cepat. Di sisi lain, pengembang mengenali potensi Google; beberapa berharap bahwa “dengan lebih banyak penyetelan, Gemini akan menjadi lebih baik” dan mereka secara berkala mengujinya setelah pembaruan. Saat ini, bagaimanapun, sebagian besar pengembang menganggapnya sebagai inferior terhadap GPT-4 dalam hampir semua tugas serius (pengkodean, pemecahan masalah kompleks). Mereka memang menghargai hal-hal tertentu: misalnya, Gemini memiliki akses ke informasi waktu nyata (melalui pencarian Google) tanpa memerlukan plugin, yang berguna untuk kueri terkini. Seorang pengembang mungkin menggunakan Bard untuk sesuatu seperti “cari dan ringkas makalah terbaru tentang X,” di mana ia dapat mengutip data web. Tetapi untuk penalaran mandiri, mereka condong ke model lain. Singkatnya, penggemar teknologi melihat Gemini sebagai pekerjaan yang menjanjikan yang saat ini terasa satu generasi di belakang. Itu belum mendapatkan kepercayaan penuh mereka, dan mereka sering memposting perbandingan berdampingan yang menyoroti kesalahannya untuk mendorong Google memperbaikinya.

• Pengguna Kasual/Sehari-hari: Pengguna kasual, termasuk mereka yang mendapatkan akses ke Bard baru di ponsel mereka atau melalui web, memiliki perasaan campur aduk. Banyak pengguna kasual awalnya mendekati Bard (Gemini) karena gratis dan mudah diakses dengan akun Google, tidak seperti GPT-4 yang berbayar. Beberapa pengguna kasual sebenarnya melaporkan pengalaman yang layak untuk penggunaan sederhana: misalnya, seorang Redditor di r/Bard memberikan ulasan positif yang mencatat bahwa Gemini membantu mereka dengan hal-hal seperti meninjau dokumen hukum, menulis salinan, dan bahkan kasus penggunaan yang menyenangkan dalam mengidentifikasi ukuran pakaian dari foto. Mereka mengatakan “Gemini telah menjadi sumber daya yang berharga untuk menjawab pertanyaan saya... informasi terkini... Saya sudah terbiasa dengan versi berbayar sehingga saya tidak ingat bagaimana versi gratisnya berkinerja.” – menunjukkan bahwa setidaknya beberapa pengguna kasual yang menginvestasikan waktu (dan uang) ke Bard Advanced menemukannya berguna dalam kehidupan sehari-hari. Pengguna ini cenderung menggunakannya untuk bantuan praktis dan sehari-hari dan mungkin tidak mendorong model ke batasnya. Namun, banyak pengguna kasual lainnya (terutama mereka yang juga telah mencoba ChatGPT) merasa kecewa. Orang-orang biasa yang bertanya hal-hal seperti saran perjalanan, trivia, atau bantuan dengan tugas menemukan jawaban Bard kurang jelas atau berguna. Persepsi di sini terpecah: pengguna setia merek Google vs. mereka yang sudah dimanjakan oleh ChatGPT. Kelompok pertama, jika mereka belum banyak menggunakan ChatGPT, kadang-kadang menemukan Bard/Gemini “cukup baik” untuk kebutuhan mereka dan menghargai bahwa itu terintegrasi dengan pencarian dan gratis. Kelompok kedua hampir selalu membandingkan dan menemukan Gemini kurang. Mereka mungkin berkata, “Mengapa saya menggunakan Bard ketika ChatGPT lebih baik 90% dari waktu?”. Jadi persepsi pengguna kasual benar-benar tergantung pada kerangka acuan mereka sebelumnya. Mereka yang baru mengenal asisten AI mungkin menilai Gemini sebagai hal baru yang membantu; mereka yang berpengalaman dengan kompetisi melihatnya sebagai kekecewaan yang “masih sangat buruk” dan perlu ditingkatkan.

• Pengguna Bisnis/Profesional: Banyak profesional mencoba Bard ketika diluncurkan dengan integrasi Google Workspace (Duet AI). Persepsi di antara kelompok ini adalah skeptisisme hati-hati. Di satu sisi, mereka mempercayai janji perusahaan Google mengenai privasi data dan integrasi (misalnya, mengedit Dokumen melalui AI, meringkas rapat dari undangan Kalender, dll.). Di sisi lain, tes awal sering menunjukkan Gemini membuat kesalahan faktual atau memberikan output generik, yang tidak menginspirasi kepercayaan untuk penggunaan bisnis. Misalnya, seorang profesional mungkin meminta Bard untuk membuat draf laporan klien – jika Bard memasukkan data yang salah atau wawasan yang lemah, itu bisa lebih merepotkan daripada membantu. Oleh karena itu, pengguna profesional cenderung menguji coba Bard pada tugas non-kritis tetapi masih mengandalkan GPT-4 atau Claude untuk output penting. Ada juga persepsi bahwa Google sedang mengejar: banyak yang melihat Bard sebagai “belum siap untuk prime time” dan memutuskan untuk menunggu. Beberapa persepsi positif ada di area seperti kueri data waktu nyata – misalnya, seorang analis keuangan di Reddit mencatat Bard dapat menarik info pasar terbaru berkat pencarian Google, yang tidak dapat dilakukan ChatGPT kecuali plugin diaktifkan. Jadi dalam domain di mana data terkini adalah kunci, beberapa profesional melihat keuntungan. Nuansa lain: orang-orang dalam ekosistem Google (misalnya, perusahaan yang menggunakan Google Workspace secara eksklusif) memiliki pandangan yang sedikit lebih menguntungkan hanya karena Bard/Gemini adalah opsi yang sesuai dengan lingkungan mereka. Mereka berharap itu membaik daripada beralih ke ekosistem yang sama sekali berbeda. Singkatnya, pengguna bisnis melihat Gemini sebagai berpotensi sangat berguna (mengingat data dan integrasi alat Google), tetapi pada awal 2025, itu belum mendapatkan kepercayaan penuh. Mereka melihatnya sebagai “penantang baru yang belum sepenuhnya siap” – layak dipantau, tetapi belum menjadi pilihan utama untuk tugas-tugas penting. Reputasi Google membelinya beberapa kesabaran dari kerumunan ini, tetapi tidak tanpa batas; jika Gemini tidak meningkat secara signifikan, para profesional mungkin tidak mengadopsinya secara luas, tetap dengan solusi lain.

LLM Sumber Terbuka (misalnya Model Berbasis LLaMA)​

Titik Sakit Umum dan Keterbatasan​

• Persyaratan perangkat keras dan pengaturan: Tidak seperti chatbot cloud, LLM sumber terbuka biasanya memerlukan pengguna untuk menjalankannya pada perangkat keras lokal atau server. Ini segera menghadirkan titik sakit: banyak model (misalnya, model LLaMA dengan 70 miliar parameter) membutuhkan GPU yang kuat dengan banyak VRAM untuk berjalan dengan lancar. Seperti yang dikatakan seorang Redditor dengan singkat, “LLM lokal pada sebagian besar perangkat keras konsumen tidak akan memiliki presisi yang dibutuhkan untuk pengembangan yang kompleks.” Bagi orang biasa dengan hanya GPU 8GB atau 16GB (atau hanya CPU), menjalankan model berkualitas tinggi bisa lambat atau tidak mungkin. Pengguna mungkin beralih ke model yang lebih kecil yang cocok, tetapi itu sering menghasilkan output berkualitas lebih rendah (jawaban “lebih bodoh”). Kompleksitas pengaturan adalah masalah lain – menginstal bobot model, mengatur lingkungan seperti Oobabooga atau LangChain, mengelola perpustakaan tokenisasi, dll., bisa menakutkan bagi non-pengembang. Bahkan pengguna yang terampil secara teknis menggambarkannya sebagai kerumitan untuk mengikuti versi model baru, keanehan driver GPU, dan sebagainya. Satu thread berjudul “Serius, bagaimana Anda benar-benar menggunakan LLM lokal?” memiliki orang-orang yang berbagi bahwa banyak model “baik berkinerja buruk atau tidak berjalan dengan lancar pada perangkat keras saya”, dan meminta saran praktis.

• Kinerja yang lebih rendah dibandingkan model tertutup mutakhir: Model sumber terbuka telah membuat kemajuan pesat, tetapi pada tahun 2025 banyak pengguna mencatat bahwa mereka masih tertinggal di belakang model kepemilikan teratas (GPT-4, Claude) dalam penalaran kompleks, pengkodean, dan akurasi faktual. Contoh yang jelas: seorang pengguna di r/LocalLLaMA membandingkan output dalam bahasa asli mereka dan berkata “Setiap model lain yang saya coba gagal... Mereka bahkan tidak mendekati [GPT-4]. ChatGPT 4 benar-benar luar biasa dalam menulis”. Sentimen ini diungkapkan secara luas: sementara model terbuka yang lebih kecil (seperti 13B atau 7B yang disetel halus) bisa mengesankan untuk ukurannya, mereka kesulitan dengan tugas yang memerlukan pemahaman mendalam atau logika multi-langkah. Bahkan model terbuka yang lebih besar (65B, 70B) yang mendekati tingkat GPT-3.5 masih bisa gagal pada jenis masalah rumit yang ditangani GPT-4. Pengguna mengamati lebih banyak halusinasi dan kesalahan dalam model terbuka, terutama pada pengetahuan khusus atau ketika prompt sedikit menyimpang dari distribusi pelatihan. Jadi, kesenjangan dalam kemampuan mentah adalah titik sakit – seseorang harus menyesuaikan harapan saat menggunakan model lokal, yang bisa membuat frustrasi bagi mereka yang terbiasa dengan keandalan ChatGPT.

• Panjang konteks terbatas: Sebagian besar LLM sumber terbuka secara tradisional memiliki jendela konteks yang lebih kecil (2048 token, mungkin 4k token) dibandingkan dengan apa yang ditawarkan ChatGPT atau Claude. Beberapa penyetelan dan arsitektur baru memperpanjang ini (misalnya, ada versi token 8K atau 16K dari LLaMA-2, dan penelitian seperti MPT-7B memiliki konteks 16K). Namun, penggunaan praktis model konteks panjang yang sangat panjang masih dalam tahap awal. Ini berarti pengguna model lokal menghadapi masalah memori serupa – model melupakan bagian awal percakapan atau teks, kecuali mereka menerapkan skema memori eksternal (seperti basis data vektor untuk pengambilan). Dalam diskusi Reddit, pengguna sering menyebutkan harus secara manual meringkas atau memotong riwayat untuk tetap dalam batas, yang melelahkan. Ini adalah keterbatasan yang mencolok terutama karena model kepemilikan mendorong panjang konteks lebih jauh (seperti 100k Claude).

• Kurangnya penyetelan instruksi yang disetel halus dalam beberapa model: Sementara banyak model terbuka disetel instruksi (Alpaca, LLaMA-2-Chat, dll.), tidak semua dilatih RLHF dengan ketat seperti ChatGPT. Ini dapat mengakibatkan model lokal kadang-kadang kurang responsif terhadap instruksi atau prompt sistem. Misalnya, model LLaMA mentah hanya akan melanjutkan teks dan mengabaikan format prompt pengguna sepenuhnya – seseorang harus menggunakan versi obrolan yang disetel. Bahkan kemudian, kualitas data penyetelan penting. Beberapa pengguna Reddit mencatat bahwa model instruksi tertentu baik terlalu menolak (karena mereka disetel dengan keamanan yang berat, misalnya beberapa obrolan LLaMA-2 Facebook akan membalas dengan penolakan kebijakan mirip dengan ChatGPT) atau kurang-berkinerja (tidak mengikuti kueri dengan tepat). Keluhan pengguna di GitHub tentang CodeLlama-70B-instruct mengatakan itu “begitu disensor sehingga pada dasarnya tidak berguna”, menunjukkan frustrasi bahwa model terbuka mengadopsi ketat yang sama tanpa alternatif untuk mematikannya. Jadi, tergantung pada model yang dipilih, pengguna mungkin menghadapi model yang terlalu longgar (dan memberikan kelanjutan yang tidak relevan) atau yang terlalu ketat/terjaga. Mendapatkan perilaku instruksi yang seimbang sering kali memerlukan mencoba beberapa penyetelan halus.

• Fragmentasi dan perubahan cepat: Lanskap LLM sumber terbuka berkembang sangat cepat, dengan model dan teknik baru (kuantisasi, penyetelan LoRA, dll.) muncul setiap minggu. Meskipun menarik, ini adalah titik sakit bagi pengguna yang tidak ingin terus-menerus menyesuaikan pengaturan mereka. Apa yang berhasil bulan lalu mungkin sudah usang bulan ini. Seorang Redditor dengan humor membandingkannya dengan wild west, mengatakan komunitas “menemukan cara untuk ‘memalsukannya’ sehingga terasa seperti mirip [dengan GPT-4]” tetapi sering kali ini adalah solusi sementara. Bagi pengguna kasual, memilih dari puluhan nama model (Vicuna, Alpaca, Mythomax, Mistral, dll.), masing-masing dengan beberapa versi dan cabang, bisa membingungkan. Tanpa platform terpadu tunggal, pengguna mengandalkan panduan komunitas – yang bisa membingungkan – untuk memutuskan model mana yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Fragmentasi dalam alat dan kualitas model ini adalah titik sakit tidak langsung: ini meningkatkan penghalang masuk dan upaya pemeliharaan.

• Tidak ada dukungan resmi atau jaminan: Ketika sesuatu tidak berfungsi dengan LLM lokal (misalnya, model mengeluarkan konten ofensif atau macet), tidak ada dukungan pelanggan yang bisa dihubungi. Pengguna harus mengandalkan bantuan komunitas. Bagi penggemar ini baik-baik saja, tetapi untuk penggunaan profesional kurangnya dukungan formal ini adalah hambatan. Beberapa pengguna Reddit yang bekerja di perusahaan mencatat bahwa meskipun mereka ingin privasi model terbuka, mereka khawatir tentang siapa yang harus dihubungi jika model mengalami kerusakan atau jika mereka membutuhkan pembaruan. Pada dasarnya, menggunakan sumber terbuka adalah DIY – baik kekuatan maupun kelemahan.

Fitur atau Peningkatan yang Sering Diminta​

• Efisiensi yang lebih baik (kuantisasi dan optimasi): Fokus utama dalam komunitas (dan dengan demikian permintaan umum) adalah membuat model besar berjalan pada perangkat keras yang lebih kecil. Pengguna dengan antusias menunggu teknik yang memungkinkan model 70B berjalan semulus model 7B. Sudah ada kuantisasi 4-bit atau 8-bit, dan thread sering membahas metode baru seperti AWQ atau adaptor mirip RNN. Seorang pengguna mengutip penelitian di mana kuantisasi yang ditingkatkan dapat mempertahankan kualitas pada presisi bit yang lebih rendah. Keinginannya pada dasarnya: “Biarkan saya menjalankan model tingkat GPT-4 di PC saya tanpa lag.” Setiap terobosan yang mendekati (seperti arsitektur transformer yang lebih efisien atau offloading GPU ke CPU) dirayakan. Jadi, permintaan untuk alat yang lebih baik (seperti generasi berikutnya dari llama.cpp atau akselerator lainnya) adalah umum – apa pun untuk mengurangi penghalang perangkat keras.

• Model yang lebih besar dan lebih baik (menutup kesenjangan kualitas): Komunitas terus mendorong model sumber terbuka mutakhir baru. Pengguna bersemangat tentang proyek seperti LLaMA 3 (jika/dan ketika Meta merilis satu) atau kolaborasi yang dapat menghasilkan model terbuka 100B+. Banyak yang menyatakan optimisme bahwa “kami akan memiliki model GPT-4 lokal di mesin kami pada akhir tahun ini”. Dalam kutipan itu, pengguna bertaruh pada LLaMA 3 ditambah penyetelan halus untuk memberikan kinerja mirip GPT-4. Jadi, seseorang bisa mengatakan “fitur yang diminta” adalah: lebih banyak bobot, lebih banyak pelatihan – komunitas menginginkan perusahaan teknologi atau kelompok penelitian untuk membuka model yang lebih besar dan lebih baik sehingga mereka dapat menjalankannya secara lokal. Setiap kali model baru (seperti Mistral 7B atau Falcon 40B) keluar, pengguna menguji apakah itu mengalahkan yang terakhir. Permintaan utama adalah model terbuka yang benar-benar menyaingi GPT-4, menghilangkan kebutuhan akan AI tertutup bagi mereka yang dapat meng-host-nya.

• Antarmuka yang ramah pengguna dan pengaturan satu klik: Untuk memperluas adopsi, banyak pengguna meminta cara yang lebih mudah untuk menggunakan LLM lokal. Ini termasuk antarmuka GUI di mana seseorang dapat mengunduh model dan mulai mengobrol tanpa pekerjaan baris perintah. Ada proyek yang menangani ini (antarmuka web text-generation Oobabooga, LM Studio, dll.), tetapi pendatang baru masih berjuang. Thread Reddit baru-baru ini mungkin bertanya, “Bagaimana saya mengatur LLM mirip ChatGPT secara lokal?”, dengan pengguna meminta panduan langkah demi langkah. Jadi keinginan yang sering adalah instalasi yang disederhanakan – mungkin aplikasi resmi atau kontainer Docker yang menggabungkan semua yang dibutuhkan, atau integrasi ke dalam perangkat lunak populer (bayangkan ekstensi yang membawa LLM lokal ke VSCode atau Chrome dengan mudah). Pada dasarnya, kurangi overhead teknis sehingga orang yang kurang paham teknologi juga dapat menikmati LLM pribadi.

• Konteks yang lebih panjang dan memori untuk model lokal: Pengembang sumber terbuka dan pengguna bereksperimen dengan memperpanjang konteks (melalui penyesuaian embedding posisi atau model khusus). Banyak pengguna meminta agar model baru datang dengan jendela konteks yang lebih panjang secara default – misalnya, model terbuka dengan konteks 32k akan sangat menarik. Sampai itu terjadi, beberapa mengandalkan solusi “pengambilan” eksternal (LangChain dengan toko vektor yang memberi makan info relevan ke dalam prompt). Pengguna di r/LocalLLaMA sering mendiskusikan pengaturan mereka untuk pseudo-konteks panjang, tetapi juga menyatakan keinginan agar model itu sendiri dapat menangani lebih banyak. Jadi perbaikan yang mereka cari adalah: “Beri kami Claude lokal – sesuatu dengan puluhan ribu token konteks.” Ini akan memungkinkan mereka melakukan analisis buku, percakapan panjang, atau pekerjaan basis kode besar secara lokal.

• Alat penyetelan halus dan kustomisasi model yang ditingkatkan: Permintaan lain adalah membuatnya lebih mudah untuk menyetel atau mempersonalisasi model. Meskipun perpustakaan ada untuk menyetel model pada data baru (Alpaca melakukannya dengan 52K instruksi, Adaptasi Low-Rank (LoRA) memungkinkan penyetelan dengan komputasi terbatas, dll.), itu masih agak terlibat. Pengguna akan menyukai alat yang lebih mudah diakses untuk, misalnya, memberi makan semua tulisan atau dokumen perusahaan mereka ke model dan membuatnya beradaptasi. Proyek seperti LoRA adalah langkah ke arah itu, tetapi solusi yang lebih otomatis (mungkin antarmuka wizard: “unggah dokumen Anda di sini untuk menyetel halus”) akan disambut. Pada dasarnya, bawa kemampuan yang disediakan OpenAI melalui API (menyetel model pada data kustom) ke ranah lokal dengan cara yang ramah pengguna.

• Alat keselamatan dan moderasi yang digerakkan oleh komunitas: Mengingat model terbuka dapat menghasilkan apa saja (termasuk konten yang tidak diizinkan), beberapa pengguna telah meminta atau mulai mengembangkan lapisan moderasi yang dapat diaktifkan atau disesuaikan oleh pengguna. Ini agak niche, tetapi idenya adalah memiliki filter opsional untuk menangkap output yang mencolok jika seseorang menginginkannya (misalnya, jika anak-anak atau siswa mungkin berinteraksi dengan model secara lokal). Karena model terbuka tidak akan menghentikan diri mereka sendiri, memiliki plugin atau skrip untuk memindai output untuk konten ekstrem bisa berguna. Beberapa di komunitas bekerja pada “pagar etis” yang dapat Anda pilih untuk diikuti, yang menarik karena memberikan kontrol pengguna. Jadi, fitur seputar mengontrol perilaku model – apakah untuk membuatnya lebih aman atau untuk menghapus pengamanan – sering dibahas dan diminta, tergantung pada tujuan pengguna.

Kebutuhan atau Segmen Pengguna yang Kurang Terlayani​

• Pengguna non-teknis yang menghargai privasi: Saat ini, LLM lokal sebagian besar melayani penggemar teknologi. Seseorang yang tidak paham komputer tetapi peduli tentang privasi data (misalnya, seorang psikoterapis yang menginginkan bantuan AI menganalisis catatan tetapi tidak dapat mengunggahnya ke cloud) kurang terlayani. Mereka membutuhkan solusi lokal yang mudah dan aman, tetapi kompleksitasnya adalah penghalang. Sampai AI lokal menjadi semudah menginstal aplikasi, pengguna ini tetap di pinggir – baik berkompromi dengan menggunakan AI cloud dan mempertaruhkan privasi, atau tidak menggunakan AI sama sekali. Segmen ini – individu yang sadar privasi tetapi tidak sangat teknis – jelas kurang terlayani oleh penawaran sumber terbuka saat ini.

• Pengguna yang sadar anggaran di daerah dengan internet yang buruk: Segmen lain yang mendapat manfaat dari model lokal adalah orang-orang yang tidak memiliki internet yang andal atau tidak mampu membayar panggilan API. Jika seseorang dapat mendapatkan chatbot offline yang layak di mesin berbiaya rendah, itu akan berharga (bayangkan pendidik atau siswa di daerah terpencil). Saat ini, kualitas offline mungkin tidak bagus kecuali Anda memiliki PC kelas atas. Ada beberapa model yang sangat kecil yang berjalan di ponsel, tetapi kemampuannya terbatas. Jadi, pengguna yang membutuhkan AI offline – karena konektivitas atau biaya – adalah kelompok yang dapat dilayani oleh sumber terbuka, tetapi teknologinya baru di ambang menjadi cukup membantu. Mereka akan lebih baik dilayani saat model menjadi lebih efisien.

• Pembuat konten NSFW atau konten khusus: Salah satu alasan model terbuka mendapatkan popularitas adalah karena mereka dapat tidak disensor, memungkinkan kasus penggunaan yang dilarang oleh AI tertutup (per

Perubahan tak terduga sedang terjadi di dunia regulasi AI: korporasi tradisional, bukan hanya raksasa teknologi, menemukan diri mereka di pusat perdebatan privasi AI di Eropa. Sementara berita utama sering kali berfokus pada perusahaan seperti Meta dan Google, cerita yang lebih penting adalah bagaimana korporasi global arus utama menavigasi lanskap kompleks penerapan AI dan privasi data.

Normal Baru dalam Regulasi AI​

Komisi Perlindungan Data Irlandia (DPC) telah muncul sebagai regulator privasi AI paling berpengaruh di Eropa, memegang kekuatan luar biasa melalui Regulasi Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa. Sebagai otoritas pengawas utama untuk sebagian besar perusahaan teknologi besar dengan kantor pusat Eropa di Dublin, keputusan DPC berdampak pada lanskap teknologi global. Di bawah mekanisme one-stop-shop GDPR, keputusan DPC tentang perlindungan data dapat secara efektif mengikat operasi perusahaan di seluruh 27 negara anggota UE. Dengan denda hingga 4% dari pendapatan tahunan global atau €20 juta (mana yang lebih tinggi), pengawasan intensif DPC terhadap penerapan AI bukan hanya hambatan regulasi lain – ini membentuk ulang cara korporasi global mendekati pengembangan AI. Pengawasan ini meluas melampaui perlindungan data tradisional ke wilayah baru: bagaimana perusahaan melatih dan menerapkan model AI, terutama ketika menggunakan kembali data pengguna untuk pembelajaran mesin.

Yang membuat ini sangat menarik adalah bahwa banyak dari perusahaan ini bukan pemain teknologi tradisional. Mereka adalah korporasi mapan yang kebetulan menggunakan AI untuk meningkatkan operasi dan pengalaman pelanggan – dari layanan pelanggan hingga rekomendasi produk. Inilah mengapa cerita mereka penting: mereka mewakili masa depan di mana setiap perusahaan akan menjadi perusahaan AI.

Efek Meta​

Untuk memahami bagaimana kita sampai di sini, kita perlu melihat tantangan regulasi terbaru Meta. Ketika Meta mengumumkan bahwa mereka menggunakan postingan publik Facebook dan Instagram untuk melatih model AI, itu memicu reaksi berantai. Tanggapan DPC cepat dan tegas, secara efektif memblokir Meta dari melatih model AI pada data Eropa. Brasil segera mengikuti.

Ini bukan hanya tentang Meta. Ini menciptakan preseden baru: setiap perusahaan yang menggunakan data pelanggan untuk pelatihan AI, bahkan data publik, perlu berhati-hati. Hari-hari "bergerak cepat dan merusak sesuatu" telah berakhir, setidaknya ketika datang ke AI dan data pengguna.

Buku Panduan AI Korporat Baru​

Yang sangat mencerahkan tentang bagaimana korporasi global merespons adalah kerangka kerja mereka yang muncul untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab:

1. Pra-pemberitahuan Regulator: Perusahaan sekarang secara proaktif berinteraksi dengan regulator sebelum menerapkan fitur AI yang signifikan. Meskipun ini mungkin memperlambat pengembangan, ini menciptakan jalur berkelanjutan ke depan.

2. Kontrol Pengguna: Implementasi mekanisme opt-out yang kuat memberi pengguna kontrol atas bagaimana data mereka digunakan dalam pelatihan AI.

3. De-identifikasi dan Pelestarian Privasi: Solusi teknis seperti privasi diferensial dan teknik de-identifikasi canggih digunakan untuk melindungi data pengguna sambil tetap memungkinkan inovasi AI.

4. Dokumentasi dan Justifikasi: Dokumentasi ekstensif dan penilaian dampak menjadi bagian standar dari proses pengembangan, menciptakan akuntabilitas dan transparansi.

Jalan ke Depan​

Inilah yang membuat saya optimis: kita melihat munculnya kerangka kerja praktis untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab. Ya, ada batasan dan proses baru yang harus dinavigasi. Tetapi pagar pembatas ini tidak menghentikan inovasi – mereka menyalurkannya ke arah yang lebih berkelanjutan.

Perusahaan yang berhasil dalam hal ini akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan. Mereka akan membangun kepercayaan dengan pengguna dan regulator, memungkinkan penerapan fitur AI yang lebih cepat dalam jangka panjang. Pengalaman para pelopor menunjukkan kepada kita bahwa bahkan di bawah pengawasan regulasi yang intens, masih mungkin untuk terus berinovasi dengan AI sambil menghormati kekhawatiran privasi.

Apa Artinya Ini untuk Masa Depan​

Implikasinya melampaui sektor teknologi. Seiring AI menjadi lazim, setiap perusahaan perlu bergulat dengan masalah ini. Perusahaan yang berkembang akan menjadi mereka yang:

• Membangun pertimbangan privasi ke dalam pengembangan AI mereka sejak hari pertama
• Berinvestasi dalam solusi teknis untuk perlindungan data
• Menciptakan proses transparan untuk kontrol pengguna dan penggunaan data
• Mempertahankan dialog terbuka dengan regulator

Gambaran Besar​

Apa yang terjadi di sini bukan hanya tentang kepatuhan atau regulasi. Ini tentang membangun sistem AI yang dapat dipercaya orang. Dan itu penting untuk kesuksesan jangka panjang teknologi AI.

Perusahaan yang melihat regulasi privasi bukan sebagai hambatan tetapi sebagai batasan desain akan menjadi yang sukses di era baru ini. Mereka akan membangun produk yang lebih baik, mendapatkan lebih banyak kepercayaan, dan pada akhirnya menciptakan lebih banyak nilai.

Bagi mereka yang khawatir bahwa regulasi privasi akan menghambat inovasi AI, bukti awal menunjukkan sebaliknya. Ini menunjukkan kepada kita bahwa dengan pendekatan yang tepat, kita dapat memiliki sistem AI yang kuat dan perlindungan privasi yang kuat. Itu bukan hanya etika yang baik – itu bisnis yang baik.

Seiring perkembangan teknologi, sedikit tren yang se-transformasional dan saling terkait seperti kecerdasan buatan (AI) dan Web3. Dalam beberapa tahun terakhir, raksasa industri dan startup sama-sama berusaha menggabungkan teknologi ini untuk membentuk ulang tidak hanya model keuangan dan tata kelola tetapi juga lanskap produksi kreatif. Pada intinya, integrasi AI dan Web3 menantang status quo, menjanjikan efisiensi operasional, keamanan yang ditingkatkan, dan model bisnis baru yang mengembalikan kekuasaan ke tangan pencipta dan pengguna. Laporan ini memecah integrasi pasar saat ini, memeriksa studi kasus penting, dan membahas baik peluang maupun tantangan dari konvergensi ini. Sepanjang, kami mempertahankan perspektif kritis yang berorientasi ke depan dan berbasis data yang akan beresonansi dengan pengambil keputusan cerdas dan sukses serta pencipta inovatif.

Pendahuluan​

Era digital didefinisikan oleh penemuan ulang yang konstan. Dengan munculnya jaringan terdesentralisasi (Web3) dan percepatan kecerdasan buatan yang cepat, cara kita berinteraksi dengan teknologi sedang diciptakan ulang secara radikal. Janji Web3 tentang kontrol pengguna dan kepercayaan yang didukung blockchain kini menemukan dirinya dilengkapi secara unik oleh keahlian analitis dan kemampuan otomatisasi AI. Aliansi ini bukan sekadar teknologi—ini adalah budaya dan ekonomi, mendefinisikan ulang industri dari keuangan dan layanan konsumen hingga seni dan pengalaman digital yang imersif.

Di Cuckoo Network, di mana misi kami adalah memicu revolusi kreatif melalui alat AI terdesentralisasi, integrasi ini membuka pintu menuju ekosistem yang dinamis bagi pembangun dan pencipta. Kami menyaksikan pergeseran ambien di mana kreativitas menjadi gabungan seni, kode, dan otomatisasi cerdas—membuka jalan bagi masa depan di mana siapa pun dapat memanfaatkan kekuatan magnetis AI terdesentralisasi. Dalam lingkungan ini, inovasi seperti pembuatan seni bertenaga AI dan sumber daya komputasi terdesentralisasi tidak hanya meningkatkan efisiensi; mereka membentuk ulang struktur dasar budaya digital.

Konvergensi AI dan Web3: Usaha Kolaboratif dan Momentum Pasar​

Inisiatif Utama dan Kemitraan Strategis​

Perkembangan terbaru menyoroti tren percepatan kolaborasi lintas disiplin:

• Kemitraan Deutsche Telekom dan Fetch.ai Foundation: Dalam langkah yang melambangkan perpaduan antara telekomunikasi warisan dan startup teknologi generasi berikutnya, anak perusahaan Deutsche Telekom MMS bermitra dengan Fetch.ai Foundation pada awal 2024. Dengan menerapkan agen otonom bertenaga AI sebagai validator dalam jaringan terdesentralisasi, mereka bertujuan untuk meningkatkan efisiensi layanan terdesentralisasi, keamanan, dan skalabilitas. Inisiatif ini adalah sinyal yang jelas ke pasar: menggabungkan AI dengan blockchain dapat meningkatkan parameter operasional dan kepercayaan pengguna dalam jaringan terdesentralisasi. Pelajari lebih lanjut

• Kolaborasi Petoshi dan EMC Protocol: Demikian pula, Petoshi—platform 'tap to earn'—bergabung dengan EMC Protocol. Kolaborasi mereka berfokus pada memungkinkan pengembang untuk menjembatani kesenjangan antara aplikasi terdesentralisasi berbasis AI (dApps) dan daya komputasi yang sering kali menantang yang diperlukan untuk menjalankannya secara efisien. Muncul sebagai solusi untuk tantangan skalabilitas dalam ekosistem dApp yang berkembang pesat, kemitraan ini menyoroti bagaimana kinerja, ketika didukung oleh AI, dapat secara signifikan meningkatkan usaha kreatif dan komersial. Temukan integrasinya

• Dialog Industri: Pada acara besar seperti Axios BFD New York 2024, pemimpin industri seperti co-founder Ethereum Joseph Lubin menekankan peran pelengkap AI dan Web3. Diskusi ini telah memperkuat gagasan bahwa sementara AI dapat mendorong keterlibatan melalui konten yang dipersonalisasi dan analisis cerdas, Web3 menawarkan ruang yang aman dan dikelola pengguna bagi inovasi ini untuk berkembang. Lihat rekap acara

Tren Modal Ventura dan Investasi​

Tren investasi lebih lanjut menerangi konvergensi ini:

• Lonjakan Investasi AI: Pada 2023, startup AI mendapatkan dukungan substansial—mendorong peningkatan 30% dalam pendanaan modal ventura di AS. Terutama, putaran pendanaan besar untuk perusahaan seperti OpenAI dan xAI milik Elon Musk telah menegaskan kepercayaan investor pada potensi disruptif AI. Perusahaan teknologi besar diprediksi akan mendorong belanja modal melebihi $200 miliar dalam inisiatif terkait AI pada 2024 dan seterusnya. Reuters

• Dinamika Pendanaan Web3: Sebaliknya, sektor Web3 mengalami penurunan sementara dengan penurunan 79% dalam modal ventura Q1 2023—kemerosotan yang dilihat sebagai kalibrasi ulang daripada penurunan jangka panjang. Meskipun demikian, total pendanaan pada 2023 mencapai $9,043 miliar, dengan modal substansial dialirkan ke infrastruktur perusahaan dan keamanan pengguna. Kinerja kuat Bitcoin, termasuk kenaikan tahunan 160%, lebih lanjut menunjukkan ketahanan pasar dalam ruang blockchain. RootData

Bersama-sama, tren ini melukiskan gambaran ekosistem teknologi di mana momentum bergeser menuju integrasi AI dalam kerangka terdesentralisasi—strategi yang tidak hanya mengatasi efisiensi yang ada tetapi juga membuka aliran pendapatan baru dan potensi kreatif yang sepenuhnya baru.

Manfaat Menggabungkan AI dan Web3​

Keamanan yang Ditingkatkan dan Manajemen Data Terdesentralisasi​

Salah satu manfaat paling menarik dari mengintegrasikan AI dengan Web3 adalah dampak mendalam pada keamanan dan integritas data. Algoritma AI—ketika tertanam dalam jaringan terdesentralisasi—dapat memantau dan menganalisis transaksi blockchain untuk mengidentifikasi dan menggagalkan aktivitas penipuan secara real time. Teknik seperti deteksi anomali, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan analisis perilaku digunakan untuk mengidentifikasi ketidakteraturan, memastikan bahwa baik pengguna maupun infrastruktur tetap aman. Misalnya, peran AI dalam melindungi kontrak pintar dari kerentanan seperti serangan reentrancy dan manipulasi konteks telah terbukti sangat berharga dalam melindungi aset digital.

Selain itu, sistem terdesentralisasi berkembang dalam transparansi. Buku besar Web3 yang tidak dapat diubah memberikan jejak audit untuk keputusan AI, secara efektif menghilangkan sifat 'kotak hitam' dari banyak algoritma. Sinergi ini sangat relevan dalam aplikasi kreatif dan keuangan di mana kepercayaan adalah mata uang yang kritis. Pelajari lebih lanjut tentang keamanan yang ditingkatkan AI

Merevolusi Efisiensi Operasional dan Skalabilitas​

AI bukan hanya alat untuk keamanan—ini adalah mesin yang kuat untuk efisiensi operasional. Dalam jaringan terdesentralisasi, agen AI dapat mengoptimalkan alokasi sumber daya komputasi, memastikan bahwa beban kerja seimbang dan konsumsi energi diminimalkan. Misalnya, dengan memprediksi node optimal untuk validasi transaksi, algoritma AI meningkatkan skalabilitas infrastruktur blockchain. Efisiensi ini tidak hanya mengarah pada biaya operasional yang lebih rendah tetapi juga membuka jalan bagi praktik yang lebih berkelanjutan dalam lingkungan blockchain.

Selain itu, seiring platform berusaha memanfaatkan daya komputasi terdistribusi, kemitraan seperti antara Petoshi dan EMC Protocol menunjukkan bagaimana AI dapat merampingkan cara aplikasi terdesentralisasi mengakses sumber daya komputasi. Kemampuan ini sangat penting untuk penskalaan cepat dan dalam mempertahankan kualitas layanan seiring pertumbuhan adopsi pengguna—faktor kunci bagi pengembang dan bisnis yang ingin membangun dApps yang kuat.

Aplikasi Kreatif Transformasional: Studi Kasus dalam Seni, Permainan, dan Otomatisasi Konten​

Mungkin perbatasan yang paling menarik adalah dampak transformasional dari konvergensi AI dan Web3 pada industri kreatif. Mari kita jelajahi beberapa studi kasus:

1. Seni dan NFT: Platform seperti "Eponym" dari Art AI telah mengguncang dunia seni digital. Awalnya diluncurkan sebagai solusi e-commerce, Eponym beralih ke model Web3 dengan memungkinkan seniman dan kolektor untuk mencetak karya seni yang dihasilkan AI sebagai token non-fungible (NFT) di blockchain Ethereum. Dalam waktu hanya 10 jam, platform ini menghasilkan pendapatan $3 juta dan memicu lebih dari $16 juta dalam volume pasar sekunder. Terobosan ini tidak hanya menunjukkan kelayakan finansial dari seni yang dihasilkan AI tetapi juga mendemokratisasi ekspresi kreatif dengan mendesentralisasi pasar seni. Baca studi kasusnya

2. Otomatisasi Konten: Thirdweb, platform pengembang terkemuka, telah menunjukkan utilitas AI dalam meningkatkan produksi konten. Dengan mengintegrasikan AI untuk mengubah video YouTube menjadi panduan yang dioptimalkan SEO, menghasilkan studi kasus dari umpan balik pelanggan, dan memproduksi buletin yang menarik, Thirdweb mencapai peningkatan sepuluh kali lipat dalam output konten dan kinerja SEO. Model ini sangat resonan bagi profesional kreatif yang ingin memperkuat kehadiran digital mereka tanpa meningkatkan upaya manual secara proporsional. Temukan dampaknya

3. Permainan: Dalam bidang permainan yang dinamis, desentralisasi dan AI menciptakan dunia virtual yang imersif dan terus berkembang. Sebuah permainan Web3 mengintegrasikan Sistem AI Multi-Agen untuk secara otomatis menghasilkan konten dalam permainan baru—mulai dari karakter hingga lingkungan yang luas. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan pengalaman bermain tetapi juga mengurangi ketergantungan pada pengembangan manusia yang berkelanjutan, memastikan bahwa permainan dapat berkembang secara organik dari waktu ke waktu. Lihat integrasinya dalam aksi

4. Pertukaran Data dan Pasar Prediksi: Di luar aplikasi kreatif tradisional, platform yang berfokus pada data seperti Ocean Protocol menggunakan AI untuk menganalisis data rantai pasokan yang dibagikan, mengoptimalkan operasi dan menginformasikan keputusan strategis di berbagai industri. Dalam nada yang sama, pasar prediksi seperti Augur memanfaatkan AI untuk menganalisis data dari berbagai sumber dengan kuat, meningkatkan akurasi hasil acara—yang pada gilirannya meningkatkan kepercayaan dalam sistem keuangan terdesentralisasi. Jelajahi contoh lebih lanjut

Studi kasus ini berfungsi sebagai bukti konkret bahwa skalabilitas dan potensi inovatif AI terdesentralisasi tidak terbatas pada satu sektor tetapi memiliki efek riak di seluruh lanskap kreatif, keuangan, dan konsumen.

Tantangan dan Pertimbangan​

Meskipun janji integrasi AI dan Web3 sangat besar, beberapa tantangan memerlukan pertimbangan yang cermat:

Privasi Data dan Kompleksitas Regulasi​

Web3 dirayakan karena penekanannya pada kepemilikan data dan transparansi. Namun, keberhasilan AI bergantung pada akses ke sejumlah besar data—persyaratan yang dapat bertentangan dengan protokol blockchain yang menjaga privasi. Ketegangan ini semakin rumit oleh kerangka regulasi global yang berkembang. Seiring pemerintah berusaha menyeimbangkan inovasi dengan perlindungan konsumen, inisiatif seperti Kerangka Inovasi SAFE dan upaya internasional seperti Deklarasi Bletchley membuka jalan bagi tindakan regulasi yang hati-hati namun terkoordinasi. Pelajari lebih lanjut tentang upaya regulasi

Risiko Sentralisasi dalam Dunia Terdesentralisasi​

Salah satu tantangan paling paradoks adalah potensi sentralisasi pengembangan AI. Meskipun etos Web3 adalah mendistribusikan kekuasaan, banyak inovasi AI terkonsentrasi di tangan beberapa pemain teknologi besar. Pusat pengembangan sentral ini secara tidak sengaja dapat memberlakukan struktur hierarkis pada jaringan yang secara inheren terdesentralisasi, merusak prinsip inti Web3 seperti transparansi dan kontrol komunitas. Mengatasi ini memerlukan upaya sumber terbuka dan pengumpulan data yang beragam untuk memastikan bahwa sistem AI tetap adil dan tidak bias. Temukan wawasan lebih lanjut

Kompleksitas Teknis dan Konsumsi Energi​

Mengintegrasikan AI ke dalam lingkungan Web3 bukanlah prestasi kecil. Menggabungkan dua sistem kompleks ini membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, yang pada gilirannya menimbulkan kekhawatiran tentang konsumsi energi dan keberlanjutan lingkungan. Pengembang dan peneliti secara aktif mengeksplorasi model AI yang hemat energi dan metode komputasi terdistribusi, namun ini tetap merupakan area penelitian yang baru. Kuncinya adalah menyeimbangkan inovasi dengan keberlanjutan—tantangan yang memerlukan penyempurnaan teknologi yang berkelanjutan dan kolaborasi industri.

Masa Depan AI Terdesentralisasi dalam Lanskap Kreatif​

Konfluensi AI dan Web3 bukan hanya peningkatan teknis; ini adalah pergeseran paradigma—yang menyentuh dimensi budaya, ekonomi, dan kreatif. Di Cuckoo Network, misi kami untuk memicu optimisme dengan AI terdesentralisasi menunjukkan masa depan di mana para profesional kreatif mendapatkan manfaat yang belum pernah terjadi sebelumnya:

Memberdayakan Ekonomi Kreator​

Bayangkan dunia di mana setiap individu kreatif memiliki akses ke alat AI yang kuat yang sama demokratisnya dengan jaringan terdesentralisasi yang mendukungnya. Ini adalah janji dari platform seperti Cuckoo Chain—sebuah infrastruktur terdesentralisasi yang memungkinkan pencipta untuk menghasilkan seni AI yang menakjubkan, terlibat dalam pengalaman percakapan yang kaya, dan mendukung aplikasi Gen AI generasi berikutnya menggunakan sumber daya komputasi pribadi. Dalam ekosistem kreatif terdesentralisasi, seniman, penulis, dan pembangun tidak lagi bergantung pada platform terpusat. Sebaliknya, mereka beroperasi dalam lingkungan yang dikelola komunitas di mana inovasi dibagikan dan dimonetisasi dengan lebih adil.

Menjembatani Kesenjangan Antara Teknologi dan Kreativitas​

Integrasi AI dan Web3 menghapus batas tradisional antara teknologi dan seni. Seiring model AI belajar dari kumpulan data terdesentralisasi yang luas, mereka menjadi lebih baik tidak hanya dalam memahami masukan kreatif tetapi juga dalam menghasilkan keluaran yang mendorong batas artistik konvensional. Evolusi ini menciptakan bentuk baru dari kerajinan digital—di mana kreativitas ditingkatkan oleh kekuatan komputasi AI dan transparansi blockchain, memastikan setiap kreasi inovatif dan terbukti autentik.

Peran Perspektif Baru dan Analisis Berbasis Data​

Saat kita menavigasi perbatasan ini, penting untuk terus mengevaluasi kebaruan dan efektivitas model dan integrasi baru. Pemimpin pasar, tren modal ventura, dan penelitian akademis semuanya menunjukkan satu fakta: integrasi AI dan Web3 berada dalam fase awal namun eksplosif. Analisis kami mendukung pandangan bahwa, meskipun tantangan seperti privasi data dan risiko sentralisasi, ledakan kreatif yang didorong oleh AI terdesentralisasi akan membuka jalan bagi peluang ekonomi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan pergeseran budaya. Tetap di depan kurva memerlukan penggabungan data empiris, meneliti hasil dunia nyata, dan memastikan bahwa kerangka regulasi mendukung daripada menghambat inovasi.

Kesimpulan​

Fusi ambien AI dan Web3 berdiri sebagai salah satu tren paling menjanjikan dan mengganggu di garis depan teknologi. Dari meningkatkan keamanan dan efisiensi operasional hingga mendemokratisasi produksi kreatif dan memberdayakan generasi baru pengrajin digital, integrasi teknologi ini mengubah industri di seluruh papan. Namun, saat kita melihat ke masa depan, jalan di depan tidak tanpa tantangan. Mengatasi masalah regulasi, teknis, dan sentralisasi akan sangat penting untuk memanfaatkan potensi penuh AI terdesentralisasi.

Bagi pencipta dan pembangun, konvergensi ini adalah panggilan untuk bertindak—undangan untuk membayangkan kembali dunia di mana sistem terdesentralisasi tidak hanya memberdayakan inovasi tetapi juga mendorong inklusivitas dan keberlanjutan. Dengan memanfaatkan paradigma baru dari desentralisasi yang ditingkatkan AI, kita dapat membangun masa depan yang seaman dan seefisien seperti halnya kreatif dan optimis.

Seiring pasar terus berkembang dengan studi kasus baru, kemitraan strategis, dan bukti berbasis data, satu hal tetap jelas: persimpangan AI dan Web3 lebih dari sekadar tren—ini adalah landasan di mana gelombang inovasi digital berikutnya akan dibangun. Apakah Anda seorang investor berpengalaman, pengusaha teknologi, atau pencipta visioner, saatnya untuk merangkul paradigma ini adalah sekarang.

Tetap disini saat kami terus maju, menjelajahi setiap nuansa integrasi yang menarik ini. Di Cuckoo Network, kami berdedikasi untuk membuat dunia lebih optimis melalui teknologi AI terdesentralisasi, dan kami mengundang Anda untuk bergabung dengan kami dalam perjalanan transformatif ini.

Referensi:

• Kemitraan Deutsche Telekom & Fetch.ai
• Kolaborasi Petoshi & EMC Protocol
• Rekap Axios BFD New York 2024
• Reuters tentang Tren Pendanaan AI
• RootData tentang Dinamika Pasar Web3
• Studi Kasus Logicful tentang Eponym dari Art AI
• Studi Kasus Leap AI tentang Thirdweb
• Uinno.io tentang Permainan Web3
• Plato AiStream tentang Transformasi AI dalam Web3

Dengan mengakui baik peluang maupun tantangan pada konvergensi ini, kita tidak hanya mempersiapkan diri untuk masa depan tetapi juga menginspirasi gerakan menuju ekosistem digital yang lebih terdesentralisasi dan kreatif.

Kita sedang menyaksikan perubahan besar dalam penciptaan digital. Hari-hari ketika desain dan pengembangan produk sepenuhnya bergantung pada proses manual yang digerakkan oleh manusia telah berlalu. Saat ini, AI tidak hanya mengotomatisasi tugas—ia menjadi mitra kreatif, mengubah cara kita mendesain, membuat kode, dan mempersonalisasi produk.

Tetapi apa artinya ini bagi desainer, pengembang, dan pendiri? Apakah AI merupakan ancaman atau kekuatan super? Dan alat mana yang benar-benar memberikan hasil? Mari kita jelajahi.

Tumpukan Desain AI Baru: Dari Konsep ke Kode​

AI mengubah setiap tahap penciptaan produk. Inilah caranya:

1. Generasi UI/UX: Dari Kanvas Kosong ke Desain Berbasis Prompt​

Alat seperti Galileo AI dan Uizard mengubah prompt teks menjadi desain UI yang lengkap dalam hitungan detik. Misalnya, prompt seperti “Desain layar beranda aplikasi kencan modern” dapat menghasilkan titik awal, membebaskan desainer dari kanvas kosong.

Ini menggeser peran desainer dari pengatur piksel menjadi insinyur prompt dan kurator. Platform seperti Figma dan Adobe juga mengintegrasikan fitur AI (misalnya, Smart Selection, Auto Layout) untuk merampingkan tugas berulang, memungkinkan desainer fokus pada kreativitas dan penyempurnaan.

2. Pembuatan Kode: AI sebagai Mitra Pengkodean Anda​

GitHub Copilot, yang digunakan oleh lebih dari 1,3 juta pengembang, merupakan contoh dampak AI pada pengkodean. Ini tidak hanya melengkapi baris—ia menghasilkan seluruh fungsi berdasarkan konteks, meningkatkan produktivitas sebesar 55%. Pengembang menggambarkannya sebagai programmer junior yang tak kenal lelah yang mengetahui setiap perpustakaan.

Alternatif seperti CodeWhisperer dari Amazon (ideal untuk lingkungan AWS) dan Tabnine (berfokus pada privasi) menawarkan solusi yang disesuaikan. Hasilnya? Insinyur menghabiskan lebih sedikit waktu pada boilerplate dan lebih banyak pada pemecahan masalah unik.

3. Pengujian dan Penelitian: Memprediksi Perilaku Pengguna​

Alat AI seperti Attention Insight dan Neurons memprediksi interaksi pengguna sebelum pengujian dimulai, menghasilkan heatmap dan mengidentifikasi potensi masalah. Untuk wawasan kualitatif, platform seperti MonkeyLearn dan Dovetail menganalisis umpan balik pengguna dalam skala besar, mengungkap pola dan sentimen dalam hitungan menit.

4. Personalisasi: Menyesuaikan Pengalaman dalam Skala Besar​

AI membawa personalisasi melampaui rekomendasi. Alat seperti Dynamic Yield dan Adobe Target memungkinkan antarmuka beradaptasi secara dinamis berdasarkan perilaku pengguna—mengatur ulang navigasi, menyesuaikan notifikasi, dan lainnya. Tingkat kustomisasi ini, yang dulu hanya tersedia untuk raksasa teknologi, kini dapat diakses oleh tim yang lebih kecil.

Dampak Dunia Nyata: Kecepatan, Skala, dan Kreativitas​

1. Iterasi Lebih Cepat​

AI secara dramatis memperpendek garis waktu. Pendiri melaporkan beralih dari konsep ke prototipe dalam hitungan hari, bukan minggu. Kecepatan ini mendorong eksperimen dan mengurangi biaya kegagalan, mendorong inovasi yang lebih berani.

2. Melakukan Lebih Banyak dengan Lebih Sedikit​

AI bertindak sebagai pengganda kekuatan, memungkinkan tim kecil mencapai apa yang dulu membutuhkan kelompok yang lebih besar. Desainer dapat menjelajahi beberapa konsep dalam waktu yang dibutuhkan untuk membuat satu, sementara pengembang memelihara basis kode dengan lebih efisien.

3. Kemitraan Kreatif Baru​

AI tidak hanya menjalankan tugas—ia menawarkan perspektif baru. Seperti yang dikatakan seorang desainer, “AI menyarankan pendekatan yang tidak pernah saya pertimbangkan, membebaskan saya dari pola saya.” Kemitraan ini memperkuat kreativitas manusia daripada menggantikannya.

Apa yang Tidak Dapat Digantikan AI: Keunggulan Manusia​

Meskipun kemampuannya, AI masih kurang dalam beberapa area kunci:

1. Pemikiran Strategis: AI tidak dapat mendefinisikan tujuan bisnis atau memahami kebutuhan pengguna secara mendalam.
2. Empati: AI tidak dapat memahami dampak emosional dari sebuah desain.
3. Konteks Budaya: Desain yang dihasilkan AI sering terasa generik, kurang memiliki nuansa budaya yang dibawa oleh desainer manusia.
4. Jaminan Kualitas: Kode yang dihasilkan AI mungkin mengandung bug atau kerentanan halus, memerlukan pengawasan manusia.

Tim yang paling sukses melihat AI sebagai augmentasi, bukan otomatisasi—menangani tugas rutin sementara manusia fokus pada kreativitas, penilaian, dan koneksi.

Langkah Praktis untuk Tim​

1. Mulai dari yang Kecil: Gunakan AI untuk ideasi dan tugas berisiko rendah sebelum mengintegrasikannya ke dalam alur kerja yang kritis.
2. Kuasai Teknik Prompt: Merancang prompt yang efektif menjadi sama pentingnya dengan keterampilan desain atau pengkodean tradisional.
3. Tinjau Output AI: Tetapkan protokol untuk memvalidasi desain dan kode yang dihasilkan AI, terutama untuk fungsi yang kritis terhadap keamanan.
4. Ukur Dampak: Lacak metrik seperti kecepatan iterasi dan output inovasi untuk mengukur manfaat AI.
5. Gabungkan Pendekatan: Gunakan AI di mana ia unggul, tetapi jangan memaksanya ke dalam tugas yang lebih baik dilakukan dengan metode tradisional.

Apa Selanjutnya? Masa Depan AI dalam Desain​

1. Integrasi Desain-Pengembangan yang Lebih Ketat: Alat akan menjembatani kesenjangan antara Figma dan kode, memungkinkan transisi mulus dari desain ke komponen fungsional.
2. AI yang Sadar Konteks: Alat masa depan akan menyelaraskan desain dengan standar merek, data pengguna, dan tujuan bisnis.
3. Personalisasi Radikal: Antarmuka akan beradaptasi secara dinamis dengan pengguna individu, mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan perangkat lunak.

Kesimpulan: Kreator yang Ditingkatkan​

AI tidak menggantikan kreativitas manusia—ia mengembangkannya. Dengan menangani tugas rutin dan memperluas kemungkinan, AI membebaskan desainer dan pengembang untuk fokus pada apa yang benar-benar penting: menciptakan produk yang beresonansi dengan kebutuhan dan emosi manusia.

Masa depan milik kreator yang ditingkatkan—mereka yang memanfaatkan AI sebagai mitra, menggabungkan kecerdasan manusia dengan kecerdasan mesin untuk membangun produk yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih bermakna.

Seiring kemajuan AI, elemen manusia menjadi bukan kurang penting, tetapi lebih penting. Teknologi berubah, tetapi kebutuhan untuk terhubung dengan pengguna tetap konstan. Itu adalah masa depan yang layak untuk dirangkul.

Kita sering berbicara tentang model yang lebih besar, jendela konteks yang lebih luas, dan lebih banyak parameter. Namun, terobosan sebenarnya mungkin bukan tentang ukuran sama sekali. Model Context Protocol (MCP) mewakili perubahan paradigma dalam cara asisten AI berinteraksi dengan dunia di sekitarnya, dan itu terjadi saat ini.

Masalah Sebenarnya dengan Asisten AI​

Berikut adalah skenario yang diketahui setiap pengembang: Anda menggunakan asisten AI untuk membantu debug kode, tetapi ia tidak dapat melihat repositori Anda. Atau Anda menanyakannya tentang data pasar, tetapi pengetahuannya sudah usang berbulan-bulan. Keterbatasan mendasar bukanlah kecerdasan AI—melainkan ketidakmampuannya mengakses dunia nyata.

Model Bahasa Besar (LLM) seperti cendekiawan brilian yang terkunci di dalam ruangan hanya dengan data pelatihan mereka sebagai teman. Tidak peduli seberapa pintar mereka, mereka tidak dapat memeriksa harga saham saat ini, melihat basis kode Anda, atau berinteraksi dengan alat Anda. Hingga sekarang.

Memperkenalkan Model Context Protocol (MCP)​

MCP secara mendasar membayangkan kembali bagaimana asisten AI berinteraksi dengan sistem eksternal. Alih-alih mencoba memasukkan lebih banyak konteks ke dalam model parameter yang semakin besar, MCP menciptakan cara standar bagi AI untuk secara dinamis mengakses informasi dan sistem sesuai kebutuhan.

Arsitekturnya elegan namun kuat:

• Host MCP: Program atau alat seperti Claude Desktop tempat model AI beroperasi dan berinteraksi dengan berbagai layanan. Host menyediakan lingkungan runtime dan batasan keamanan untuk asisten AI.

• Klien MCP: Komponen dalam asisten AI yang memulai permintaan dan menangani komunikasi dengan server MCP. Setiap klien mempertahankan koneksi khusus untuk melakukan tugas tertentu atau mengakses sumber daya tertentu, mengelola siklus permintaan-tanggapan.

• Server MCP: Program ringan dan khusus yang mengekspos kemampuan layanan tertentu. Setiap server dibangun khusus untuk menangani satu jenis integrasi, apakah itu mencari web melalui Brave, mengakses repositori GitHub, atau melakukan kueri ke basis data lokal. Ada server open-source.

• Sumber Daya Lokal & Jarak Jauh: Sumber data dan layanan yang dapat diakses server MCP. Sumber daya lokal mencakup file, basis data, dan layanan di komputer Anda, sementara sumber daya jarak jauh mencakup API eksternal dan layanan cloud yang dapat dihubungkan server dengan aman.

Anggap saja sebagai memberi asisten AI sistem sensor berbasis API. Alih-alih mencoba menghafal semuanya selama pelatihan, mereka sekarang dapat mencari dan menanyakan apa yang perlu mereka ketahui.

Mengapa Ini Penting: Tiga Terobosan​

1. Kecerdasan Real-time: Alih-alih mengandalkan data pelatihan yang usang, asisten AI sekarang dapat menarik informasi terkini dari sumber otoritatif. Ketika Anda bertanya tentang harga Bitcoin, Anda mendapatkan angka hari ini, bukan tahun lalu.
2. Integrasi Sistem: MCP memungkinkan interaksi langsung dengan lingkungan pengembangan, alat bisnis, dan API. Asisten AI Anda tidak hanya berbicara tentang kode—ia benar-benar dapat melihat dan berinteraksi dengan repositori Anda.
3. Keamanan yang Dirancang: Model klien-host-server menciptakan batasan keamanan yang jelas. Organisasi dapat menerapkan kontrol akses yang terperinci sambil mempertahankan manfaat bantuan AI. Tidak perlu lagi memilih antara keamanan dan kemampuan.

Melihat adalah Percaya: MCP dalam Aksi​

Mari kita buat contoh praktis menggunakan Aplikasi Claude Desktop dan alat Brave Search MCP. Ini akan memungkinkan Claude mencari web secara real-time:

1. Instal Claude Desktop​

2. Dapatkan kunci API Brave​

3. Buat file konfigurasi​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

dan kemudian modifikasi file agar seperti:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Luncurkan ulang Aplikasi Claude Desktop​

Di sisi kanan aplikasi, Anda akan melihat dua alat baru (disorot dalam lingkaran merah pada gambar di bawah) untuk pencarian internet menggunakan alat Brave Search MCP.

Setelah dikonfigurasi, transformasinya mulus. Tanyakan Claude tentang pertandingan terbaru Manchester United, dan alih-alih mengandalkan data pelatihan yang usang, ia melakukan pencarian web real-time untuk memberikan informasi yang akurat dan terkini.

Gambaran Lebih Besar: Mengapa MCP Mengubah Segalanya​

Implikasinya di sini jauh melampaui pencarian web sederhana. MCP menciptakan paradigma baru untuk bantuan AI:

1. Integrasi Alat: Asisten AI sekarang dapat menggunakan alat apa pun dengan API. Pikirkan operasi Git, kueri basis data, atau pesan Slack.
2. Landasan Dunia Nyata: Dengan mengakses data terkini, respons AI menjadi berlandaskan kenyataan daripada data pelatihan.
3. Ekstensibilitas: Protokol ini dirancang untuk ekspansi. Saat alat dan API baru muncul, mereka dapat dengan cepat diintegrasikan ke dalam ekosistem MCP.

Apa Selanjutnya untuk MCP​

Kita baru melihat awal dari apa yang mungkin dilakukan dengan MCP. Bayangkan asisten AI yang dapat:

• Menarik dan menganalisis data pasar real-time
• Berinteraksi langsung dengan lingkungan pengembangan Anda
• Mengakses dan meringkas dokumentasi internal perusahaan Anda
• Berkoordinasi di berbagai alat bisnis untuk mengotomatisasi alur kerja

Jalan ke Depan​

MCP mewakili pergeseran mendasar dalam cara kita berpikir tentang kemampuan AI. Alih-alih membangun model yang lebih besar dengan jendela konteks yang lebih luas, kita menciptakan cara yang lebih cerdas bagi AI untuk berinteraksi dengan sistem dan data yang ada.

Bagi pengembang, analis, dan pemimpin teknologi, MCP membuka kemungkinan baru untuk integrasi AI. Ini bukan hanya tentang apa yang diketahui AI—ini tentang apa yang bisa dilakukannya.

Revolusi nyata dalam AI mungkin bukan tentang membuat model lebih besar. Mungkin tentang membuat mereka lebih terhubung. Dan dengan MCP, revolusi itu sudah ada di sini.

Revolusi Open-Source DeepSeek: Wawasan dari KTT AI Tertutup​

DeepSeek sedang mengguncang dunia AI. Tepat ketika diskusi tentang DeepSeek-R1 belum mereda, tim ini meluncurkan kejutan lain: model multimodal open-source, Janus-Pro. Laju perkembangan ini memusingkan, ambisinya jelas.

Dua hari lalu, sekelompok peneliti AI terkemuka, pengembang, dan investor berkumpul untuk diskusi tertutup yang diselenggarakan oleh Shixiang, yang berfokus secara eksklusif pada DeepSeek. Selama lebih dari tiga jam, mereka membedah inovasi teknis DeepSeek, struktur organisasi, dan implikasi lebih luas dari kebangkitannya—pada model bisnis AI, pasar sekunder, dan lintasan jangka panjang penelitian AI.

Mengikuti etos transparansi open-source DeepSeek, kami membuka pemikiran kolektif kami kepada publik. Berikut adalah wawasan yang disaring dari diskusi tersebut, mencakup strategi DeepSeek, terobosan teknisnya, dan dampaknya pada industri AI.

DeepSeek: Misteri & Misi​

• Misi Inti DeepSeek: CEO Liang Wenfeng bukan hanya pengusaha AI biasa—dia adalah seorang insinyur sejati. Berbeda dengan Sam Altman, dia fokus pada eksekusi teknis, bukan hanya visi.
• Mengapa DeepSeek Dihormati: Arsitektur MoE (Mixture of Experts) adalah pembeda utama. Replikasi awal model o1 OpenAI hanyalah permulaan—tantangan sebenarnya adalah skala dengan sumber daya terbatas.
• Meningkatkan Skala Tanpa Restu NVIDIA: Meskipun klaim memiliki 50.000 GPU, DeepSeek kemungkinan beroperasi dengan sekitar 10.000 A100 yang sudah tua dan 3.000 H800 sebelum larangan. Berbeda dengan laboratorium AS yang mengandalkan komputasi untuk setiap masalah, DeepSeek dipaksa menjadi efisien.
• Fokus Sebenarnya DeepSeek: Berbeda dengan OpenAI atau Anthropic, DeepSeek tidak terobsesi dengan “AI melayani manusia.” Sebaliknya, ia mengejar kecerdasan itu sendiri. Ini mungkin senjata rahasianya.

Penjelajah vs. Pengikut: Hukum Kekuasaan AI​

• Pengembangan AI adalah Fungsi Langkah: Biaya untuk mengejar ketinggalan 10x lebih rendah daripada memimpin. “Pengikut” memanfaatkan terobosan masa lalu dengan biaya komputasi yang lebih rendah, sementara “penjelajah” harus maju secara membabi buta, menanggung biaya R&D yang besar.
• Apakah DeepSeek Akan Melampaui OpenAI? Itu mungkin—tetapi hanya jika OpenAI tersandung. AI masih merupakan masalah terbuka, dan pendekatan DeepSeek terhadap model penalaran adalah taruhan yang kuat.

Inovasi Teknis di Balik DeepSeek​

1. Akhir dari Fine-Tuning Terawasi (SFT)?​

• Klaim paling mengganggu dari DeepSeek: SFT mungkin tidak lagi diperlukan untuk tugas penalaran. Jika benar, ini menandai pergeseran paradigma.
• Tapi Tidak Begitu Cepat… DeepSeek-R1 masih bergantung pada SFT, terutama untuk penyelarasan. Pergeseran sebenarnya adalah bagaimana SFT digunakan—menyaring tugas penalaran lebih efektif.

2. Efisiensi Data: Parit Sebenarnya​

• Mengapa DeepSeek Memprioritaskan Pelabelan Data: Liang Wenfeng dilaporkan melabeli data sendiri, menekankan pentingnya. Keberhasilan Tesla dalam mengemudi sendiri datang dari anotasi manusia yang teliti—DeepSeek menerapkan ketelitian yang sama.
• Data Multi-Modal: Belum Siap—Meskipun Janus-Pro dirilis, pembelajaran multi-modal tetap sangat mahal. Belum ada laboratorium yang menunjukkan keuntungan yang meyakinkan.

3. Distilasi Model: Pedang Bermata Dua​

• Distilasi Meningkatkan Efisiensi tetapi Menurunkan Keberagaman: Ini bisa membatasi kemampuan model dalam jangka panjang.
• “Utang Tersembunyi” dari Distilasi: Tanpa memahami tantangan mendasar dari pelatihan AI, mengandalkan distilasi dapat menyebabkan masalah yang tidak terduga ketika arsitektur generasi berikutnya muncul.

4. Penghargaan Proses: Perbatasan Baru dalam Penyelarasan AI​

• Pengawasan Hasil Menentukan Batas Atas: Pembelajaran penguatan berbasis proses dapat mencegah peretasan, tetapi batas atas kecerdasan masih bergantung pada umpan balik berbasis hasil.
• Paradoks RL: Model Bahasa Besar (LLM) tidak memiliki kondisi kemenangan yang terdefinisi seperti catur. AlphaZero berhasil karena kemenangan bersifat biner. Penalaran AI tidak memiliki kejelasan ini.

Mengapa OpenAI Belum Menggunakan Metode DeepSeek?​

• Masalah Fokus: OpenAI memprioritaskan skala, bukan efisiensi.
• “Perang AI Tersembunyi” di AS: OpenAI dan Anthropic mungkin telah mengabaikan pendekatan DeepSeek, tetapi mereka tidak akan lama. Jika DeepSeek terbukti layak, harapkan perubahan arah penelitian.

Masa Depan AI di 2025​

• Melampaui Transformer? AI kemungkinan akan bercabang menjadi arsitektur yang berbeda. Bidang ini masih terobsesi dengan Transformer, tetapi model alternatif bisa muncul.
• Potensi RL yang Belum Digunakan: Pembelajaran penguatan masih kurang dimanfaatkan di luar domain sempit seperti matematika dan pemrograman.
• Tahun Agen AI? Meskipun ada hype, belum ada laboratorium yang memberikan terobosan agen AI.

Apakah Pengembang Akan Beralih ke DeepSeek?​

• Belum. Kemampuan pengkodean dan mengikuti instruksi OpenAI yang unggul masih memberikannya keunggulan.
• Tapi Kesenjangan Sedang Menyempit. Jika DeepSeek mempertahankan momentum, pengembang mungkin beralih pada 2025.

Taruhan OpenAI Stargate $500B: Apakah Masih Masuk Akal?​

• Kebangkitan DeepSeek Meragukan Dominasi NVIDIA. Jika efisiensi mengalahkan skala brute-force, superkomputer $500B OpenAI mungkin tampak berlebihan.
• Apakah OpenAI Benar-benar Akan Menghabiskan $500B? SoftBank adalah pendukung keuangan, tetapi tidak memiliki likuiditas. Eksekusi tetap tidak pasti.
• Meta Sedang Membalikkan Rekayasa DeepSeek. Ini menegaskan signifikansinya, tetapi apakah Meta dapat menyesuaikan peta jalannya tetap tidak jelas.

Dampak Pasar: Pemenang & Pecundang​

• Jangka Pendek: Saham chip AI, termasuk NVIDIA, mungkin menghadapi volatilitas.
• Jangka Panjang: Cerita pertumbuhan AI tetap utuh—DeepSeek hanya membuktikan bahwa efisiensi sama pentingnya dengan kekuatan mentah.

Open Source vs. Closed Source: Medan Pertempuran Baru​

• Jika Model Open-Source Mencapai 95% dari Kinerja Closed-Source, seluruh model bisnis AI berubah.
• DeepSeek Memaksa Tangan OpenAI. Jika model terbuka terus meningkat, AI proprietary mungkin tidak berkelanjutan.

Dampak DeepSeek pada Strategi AI Global​

• China Mengejar Lebih Cepat dari yang Diharapkan. Kesenjangan AI antara China dan AS mungkin hanya 3-9 bulan, bukan dua tahun seperti yang diperkirakan sebelumnya.
• DeepSeek adalah Bukti Konsep untuk Strategi AI China. Meskipun ada keterbatasan komputasi, inovasi yang didorong oleh efisiensi berhasil.

Kata Terakhir: Visi Lebih Penting daripada Teknologi​

• Pembeda Sebenarnya DeepSeek adalah Ambisinya. Terobosan AI datang dari mendorong batas kecerdasan, bukan hanya menyempurnakan model yang ada.
• Pertempuran Berikutnya adalah Penalaran. Siapa pun yang mempelopori generasi berikutnya dari model penalaran AI akan menentukan lintasan industri.

Eksperimen Pemikiran: Jika Anda memiliki satu kesempatan untuk bertanya kepada CEO DeepSeek Liang Wenfeng, apa yang akan Anda tanyakan? Apa saran terbaik Anda untuk perusahaan saat berkembang? Sampaikan pemikiran Anda—respon yang menonjol mungkin saja mendapatkan undangan ke KTT AI tertutup berikutnya.

DeepSeek telah membuka babak baru dalam AI. Apakah itu menulis ulang seluruh cerita masih harus dilihat.

Pengantar​

Lanskap AI sedang mengalami perubahan besar. Selama dua minggu terakhir, kami mengadakan diskusi tertutup dengan peneliti dan pengembang AI terkemuka, mengungkap wawasan menarik tentang trajektori industri pada tahun 2025. Yang muncul adalah pergeseran kekuasaan yang kompleks, tantangan tak terduga bagi pemain mapan, dan titik infleksi kritis yang akan membentuk masa depan teknologi.

Ini bukan sekadar laporan—ini adalah peta masa depan industri. Mari kita selami para pemenang, pecundang, dan taruhan kritis yang mendefinisikan tahun 2025.

Para Pemenang: Struktur Kekuasaan Baru Muncul​

Anthropic: Pelopor Pragmatis​

Anthropic menonjol sebagai pemimpin pada tahun 2025, didorong oleh strategi yang jelas dan pragmatis:

• Protokol Kontrol Model (MCP): MCP bukan hanya spesifikasi teknis tetapi protokol dasar yang bertujuan menciptakan standar industri untuk pengkodean dan alur kerja agen. Anggap saja sebagai TCP/IP untuk era agen—langkah ambisius untuk menempatkan Anthropic di pusat interoperabilitas AI.
• Penguasaan Infrastruktur: Fokus Anthropic pada efisiensi komputasi dan desain chip khusus menunjukkan pandangan jauh ke depan dalam menangani tantangan skalabilitas penerapan AI.
• Kemitraan Strategis: Dengan fokus eksklusif pada membangun model yang kuat dan mengalihdayakan kemampuan pelengkap kepada mitra, Anthropic mendorong ekosistem kolaboratif. Model Claude 3.5 Sonnet mereka tetap menonjol, memegang posisi teratas dalam aplikasi pengkodean selama enam bulan—sebuah keabadian dalam istilah AI.

Google: Juara Integrasi Vertikal​

Dominasi Google berasal dari kontrolnya yang tak tertandingi atas seluruh rantai nilai AI:

• Infrastruktur End-to-End: TPU khusus Google, pusat data yang luas, dan integrasi ketat di seluruh silikon, perangkat lunak, dan aplikasi menciptakan parit kompetitif yang tak tertandingi.
• Kinerja Gemini Exp-1206: Uji coba awal Gemini Exp-1206 telah menetapkan tolok ukur baru, memperkuat kemampuan Google untuk mengoptimalkan di seluruh tumpukan.
• Solusi Perusahaan: Ekosistem internal Google yang kaya berfungsi sebagai tempat pengujian untuk solusi otomatisasi alur kerja. Integrasi vertikal mereka menempatkan mereka untuk mendominasi AI perusahaan dengan cara yang tidak dapat dicocokkan oleh perusahaan AI murni maupun penyedia cloud tradisional.

Para Pecundang: Waktu yang Menantang di Depan​

OpenAI: Di Persimpangan Jalan​

Meskipun sukses awalnya, OpenAI menghadapi tantangan yang meningkat:

• Masalah Organisasi: Kepergian profil tinggi, seperti Alec Radford, menandakan potensi ketidakselarasan internal. Apakah pergeseran OpenAI ke aplikasi konsumen mengikis fokusnya pada AGI?
• Keterbatasan Strategis: Keberhasilan ChatGPT, meskipun bernilai komersial, mungkin membatasi inovasi. Saat pesaing menjelajahi alur kerja agen dan aplikasi tingkat perusahaan, OpenAI berisiko terjebak dalam ruang chatbot.

Apple: Melewatkan Gelombang AI​

Kemajuan AI yang terbatas dari Apple mengancam dominasinya yang sudah lama dalam inovasi seluler:

• Titik Buta Strategis: Saat AI menjadi pusat ekosistem seluler, kurangnya kontribusi berdampak Apple pada solusi end-to-end yang didorong AI dapat merusak bisnis intinya.
• Kerentanan Kompetitif: Tanpa kemajuan signifikan dalam mengintegrasikan AI ke dalam ekosistem mereka, Apple berisiko tertinggal dari pesaing yang berinovasi dengan cepat.

Taruhan Kritis untuk 2025​

Kemampuan Model: Bifurkasi Besar​

Industri AI berada di persimpangan jalan dengan dua masa depan potensial:

1. Lompatan AGI: Terobosan dalam AGI dapat membuat aplikasi saat ini menjadi usang, membentuk ulang industri dalam semalam.
2. Evolusi Bertahap: Lebih mungkin, perbaikan bertahap akan mendorong aplikasi praktis dan otomatisasi end-to-end, menguntungkan perusahaan yang fokus pada kegunaan daripada terobosan mendasar.

Perusahaan harus mencapai keseimbangan antara mempertahankan penelitian dasar dan memberikan nilai langsung.

Evolusi Agen: Perbatasan Berikutnya​

Agen mewakili pergeseran transformatif dalam interaksi AI-manusia.

• Manajemen Konteks: Perusahaan bergerak melampaui model prompt-respons sederhana untuk menggabungkan pemahaman kontekstual ke dalam alur kerja. Ini menyederhanakan arsitektur, memungkinkan aplikasi berkembang dengan kemampuan model.
• Kolaborasi Manusia-AI: Menyeimbangkan otonomi dengan pengawasan adalah kunci. Inovasi seperti MCP Anthropic dapat meletakkan dasar bagi Toko Aplikasi Agen, memungkinkan komunikasi tanpa batas antara agen dan sistem perusahaan.

Melihat ke Depan: Platform Mega Berikutnya​

Era Sistem Operasi AI​

AI siap untuk mendefinisikan ulang paradigma platform, menciptakan "sistem operasi" baru untuk era digital:

• Model Dasar sebagai Infrastruktur: Model menjadi platform itu sendiri, dengan pengembangan API-pertama dan protokol agen standar mendorong inovasi.
• Paradigma Interaksi Baru: AI akan bergerak melampaui antarmuka tradisional, berintegrasi dengan mulus ke dalam perangkat dan lingkungan sekitar. Era robotika dan agen AI yang dapat dikenakan semakin mendekat.
• Evolusi Perangkat Keras: Chip khusus, komputasi edge, dan faktor bentuk perangkat keras yang dioptimalkan akan mempercepat adopsi AI di seluruh industri.

Kesimpulan​

Industri AI memasuki fase penentu di mana aplikasi praktis, infrastruktur, dan interaksi manusia mengambil panggung utama. Para pemenang akan unggul dalam:

• Menyampaikan solusi end-to-end yang menyelesaikan masalah nyata.
• Mengkhususkan diri dalam aplikasi vertikal untuk mengungguli pesaing.
• Membangun infrastruktur yang kuat dan dapat diskalakan untuk penerapan yang efisien.
• Mendefinisikan paradigma interaksi manusia-AI yang menyeimbangkan otonomi dengan pengawasan.

Ini adalah momen kritis. Perusahaan yang berhasil adalah mereka yang menerjemahkan potensi AI menjadi nilai yang nyata dan transformatif. Saat tahun 2025 berlangsung, perlombaan untuk mendefinisikan platform dan ekosistem mega berikutnya telah dimulai.

Apa pendapat Anda? Apakah kita menuju terobosan AGI, atau akankah kemajuan bertahap mendominasi? Bagikan pemikiran Anda dan bergabunglah dalam diskusi.

Cuckoo Network dengan bangga mengumumkan ekspansinya ke IoTeX sebagai solusi Layer 2, membawa infrastruktur AI terdesentralisasinya ke ekosistem IoTeX yang berkembang pesat. Kemitraan strategis ini menggabungkan keahlian Cuckoo dalam penyajian model AI dengan infrastruktur MachineFi yang kuat dari IoTeX, menciptakan peluang baru bagi kedua komunitas.

Kebutuhan​

Pengguna dan pengembang IoTeX memerlukan akses ke sumber daya komputasi AI yang efisien dan terdesentralisasi, sementara pembangun aplikasi AI memerlukan infrastruktur blockchain yang dapat diskalakan. Dengan membangun di atas IoTeX, Cuckoo Chain menjawab kebutuhan ini sambil memperluas pasar AI terdesentralisasinya ke ekosistem baru.

Solusi​

Cuckoo Chain di IoTeX menawarkan:

• Integrasi mulus dengan infrastruktur MachineFi IoTeX
• Biaya transaksi lebih rendah untuk penyajian model AI
• Skalabilitas yang ditingkatkan untuk aplikasi AI terdesentralisasi
• Interoperabilitas lintas rantai antara IoTeX dan Cuckoo Chain

Detail Airdrop​

Untuk merayakan ekspansi ini, Cuckoo Network meluncurkan kampanye airdrop untuk anggota komunitas IoTeX dan Cuckoo. Peserta dapat memperoleh token $CAI melalui berbagai aktivitas keterlibatan:

1. Pengadopsi awal dari ekosistem IoTeX
2. Penambang GPU yang berkontribusi ke jaringan
3. Partisipasi aktif dalam aktivitas lintas rantai
4. Keterlibatan komunitas dan kontribusi pengembangan

Kutipan dari Pimpinan​

"Membangun Cuckoo Chain sebagai Layer 2 di IoTeX menandai tonggak penting dalam misi kami untuk mendesentralisasi infrastruktur AI," kata Dora Noda, CPO Cuckoo Network. "Kolaborasi ini memungkinkan kami untuk menghadirkan komputasi AI yang efisien dan dapat diakses ke ekosistem MachineFi inovatif IoTeX sambil memperluas pasar AI terdesentralisasi kami."

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Q: Apa yang membuat L2 Cuckoo Chain di IoTeX unik?

A: L2 Cuckoo Chain di IoTeX secara unik menggabungkan penyajian model AI terdesentralisasi dengan infrastruktur MachineFi IoTeX, memungkinkan komputasi AI yang efisien dan hemat biaya untuk perangkat dan aplikasi IoT.

Q: Bagaimana cara saya berpartisipasi dalam airdrop?

A: Kunjungi https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ untuk menyelesaikan tindakan kualifikasi dan mendapatkan hadiah.

Q: Bagaimana cara mendapatkan lebih banyak $CAI?

• Staking token $CAI
• Menjalankan node penambang GPU
• Berpartisipasi dalam transaksi lintas rantai
• Berkontribusi pada pengembangan komunitas

Q: Apa persyaratan teknis untuk penambang GPU?

A: Penambang GPU memerlukan:

• NVIDIA GTX 3080, L4, atau lebih tinggi
• Minimal 8GB RAM
• Stake dan mendapatkan suara $CAI di antara 10 penambang teratas
• Koneksi internet yang andal Untuk instruksi pengaturan terperinci, kunjungi dokumentasi kami di cuckoo.network/docs

Q: Apa manfaat yang diperoleh pengguna IoTeX?

A: Pengguna IoTeX mendapatkan akses ke:

• Sumber daya komputasi AI terdesentralisasi
• Biaya transaksi lebih rendah untuk layanan AI
• Integrasi dengan aplikasi MachineFi yang ada
• Peluang penghasilan baru melalui penambangan GPU dan staking

Q: Bagaimana cara kerja fungsionalitas lintas rantai?

A: Pengguna akan dapat memindahkan aset secara mulus antara IoTeX, Arbitrum, dan Cuckoo Chain menggunakan infrastruktur jembatan kami, memungkinkan likuiditas dan interoperabilitas terpadu di seluruh ekosistem. Jembatan Arbitrum telah diluncurkan dan jembatan IoTeX masih dalam proses pengerjaan.

Q: Apa jadwal peluncurannya?

A: Jadwal:

• Minggu 8 Januari: Mulai distribusi airdrop di mainnet Cuckoo Chain
• Minggu 29 Januari: Penerapan jembatan antara IoTeX dan Cuckoo Chain
• Minggu 12 Februari: Peluncuran penuh peluncuran agen otonom

Q: Bagaimana pengembang dapat membangun di L2 IoTeX Cuckoo Chain?

A: Pengembang dapat menggunakan alat dan bahasa Ethereum yang sudah dikenal, karena Cuckoo Chain mempertahankan kompatibilitas penuh dengan EVM. Dokumentasi dan sumber daya pengembang yang komprehensif akan tersedia di cuckoo.network/docs.

Q: Berapa total alokasi airdrop?

A: Kampanye airdrop "IoTeX x Cuckoo" akan mendistribusikan sebagian dari total alokasi 1‰ yang dicadangkan untuk pengadopsi awal dan anggota komunitas dari total pasokan 1 miliar token $CAI.

Informasi Kontak

Untuk informasi lebih lanjut, bergabunglah dengan komunitas kami:

• Situs web: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, didirikan pada tahun 2023 oleh mantan investor Polychain Niraj Pant dan Akilesh Potti, adalah proyek ambisius di persimpangan blockchain dan AI. Didukung oleh pendanaan Seri A sebesar $25 juta yang dipimpin oleh Archetype dan investasi strategis dari Polychain Capital, perusahaan ini bertujuan untuk mengatasi kesenjangan infrastruktur kritis dalam memungkinkan interaksi kompleks di dalam dan di luar rantai. Dengan tim yang terdiri dari 30 ahli dari institusi dan perusahaan terkemuka, Ritual sedang membangun protokol yang mengintegrasikan kemampuan AI langsung ke dalam lingkungan blockchain, menargetkan kasus penggunaan seperti kontrak pintar yang dihasilkan dari bahasa alami dan protokol pinjaman dinamis yang digerakkan oleh pasar.

Mengapa Pelanggan Membutuhkan Web3 untuk AI​

Integrasi Web3 dan AI dapat mengurangi banyak keterbatasan yang terlihat dalam sistem AI tradisional yang terpusat.

1. Infrastruktur terdesentralisasi membantu mengurangi risiko manipulasi: ketika perhitungan AI dan keluaran model dieksekusi oleh banyak node yang dioperasikan secara independen, menjadi jauh lebih sulit bagi satu entitas—baik itu pengembang atau perantara korporat—untuk mengubah hasil. Ini meningkatkan kepercayaan pengguna dan transparansi dalam aplikasi yang digerakkan oleh AI.

2. AI asli Web3 memperluas cakupan kontrak pintar di dalam rantai melampaui logika keuangan dasar saja. Dengan AI dalam loop, kontrak dapat merespons data pasar waktu nyata, prompt yang dihasilkan pengguna, dan bahkan tugas inferensi kompleks. Ini memungkinkan kasus penggunaan seperti perdagangan algoritmik, keputusan pinjaman otomatis, dan interaksi dalam obrolan (misalnya, FrenRug) yang tidak mungkin dilakukan di bawah API AI yang ada dan terisolasi. Karena keluaran AI dapat diverifikasi dan terintegrasi dengan aset di dalam rantai, keputusan bernilai tinggi atau berisiko tinggi ini dapat dieksekusi dengan lebih banyak kepercayaan dan lebih sedikit perantara.

3. Mendistribusikan beban kerja AI di seluruh jaringan dapat berpotensi menurunkan biaya dan meningkatkan skalabilitas. Meskipun perhitungan AI bisa mahal, lingkungan Web3 yang dirancang dengan baik menarik dari kumpulan sumber daya komputasi global daripada satu penyedia terpusat. Ini membuka harga yang lebih fleksibel, keandalan yang lebih baik, dan kemungkinan untuk alur kerja AI yang berkelanjutan di dalam rantai—semua didukung oleh insentif bersama bagi operator node untuk menawarkan daya komputasi mereka.

Pendekatan Ritual​

Sistem ini memiliki tiga lapisan utama—Infernet Oracle, Ritual Chain (infrastruktur dan protokol), dan Aplikasi Asli—masing-masing dirancang untuk mengatasi tantangan yang berbeda di ruang Web3 x AI.

1. Infernet Oracle​

• Apa yang Dilakukannya Infernet adalah produk pertama Ritual, bertindak sebagai jembatan antara kontrak pintar di dalam rantai dan komputasi AI di luar rantai. Alih-alih hanya mengambil data eksternal, ia mengoordinasikan tugas inferensi model AI, mengumpulkan hasil, dan mengembalikannya ke dalam rantai dengan cara yang dapat diverifikasi.
• Komponen Utama
  • Containers: Lingkungan aman untuk menampung beban kerja AI/ML apa pun (misalnya, model ONNX, Torch, Hugging Face, GPT-4).
  • infernet-ml: Perpustakaan yang dioptimalkan untuk menerapkan alur kerja AI/ML, menawarkan integrasi siap pakai dengan kerangka model populer.
  • Infernet SDK: Menyediakan antarmuka standar sehingga pengembang dapat dengan mudah menulis kontrak pintar yang meminta dan mengonsumsi hasil inferensi AI.
  • Infernet Nodes: Diterapkan pada layanan seperti GCP atau AWS, node ini mendengarkan permintaan inferensi di dalam rantai, mengeksekusi tugas dalam container, dan mengirimkan hasil kembali ke dalam rantai.
  • Pembayaran & Verifikasi: Mengelola distribusi biaya (antara node komputasi dan verifikasi) dan mendukung berbagai metode verifikasi untuk memastikan tugas dieksekusi dengan jujur.
• Mengapa Ini Penting Infernet melampaui oracle tradisional dengan memverifikasi perhitungan AI di luar rantai, bukan hanya umpan data. Ini juga mendukung penjadwalan pekerjaan inferensi berulang atau sensitif waktu, mengurangi kompleksitas menghubungkan tugas yang digerakkan oleh AI ke aplikasi di dalam rantai.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain mengintegrasikan fitur yang ramah AI di kedua lapisan infrastruktur dan protokol. Ini dirancang untuk menangani interaksi yang sering, otomatis, dan kompleks antara kontrak pintar dan komputasi di luar rantai, melampaui apa yang dapat dikelola oleh L1 tipikal.

2.1 Lapisan Infrastruktur​

• Apa yang Dilakukannya Infrastruktur Ritual Chain mendukung alur kerja AI yang lebih kompleks daripada blockchain standar. Melalui modul yang sudah dikompilasi sebelumnya, penjadwal, dan ekstensi EVM yang disebut EVM++, ia bertujuan untuk memfasilitasi tugas AI yang sering atau streaming, abstraksi akun yang kuat, dan interaksi kontrak otomatis.

• Komponen Utama

  • Modul yang Sudah Dikompilasi Sebelumnya

    :

    • Ekstensi EIP (misalnya, EIP-665, EIP-5027) menghapus batas panjang kode, mengurangi gas untuk tanda tangan, dan memungkinkan kepercayaan antara tugas AI di dalam dan di luar rantai.
    • Precompiles Komputasi menstandarkan kerangka kerja untuk inferensi AI, bukti pengetahuan nol, dan penyetelan model dalam kontrak pintar.

  • Penjadwal: Menghilangkan ketergantungan pada kontrak "Penjaga" eksternal dengan memungkinkan tugas berjalan pada jadwal tetap (misalnya, setiap 10 menit). Penting untuk aktivitas yang digerakkan oleh AI yang berkelanjutan.

  • EVM++: Meningkatkan EVM dengan abstraksi akun asli (EIP-7702), memungkinkan kontrak menyetujui transaksi secara otomatis untuk jangka waktu tertentu. Ini mendukung keputusan yang digerakkan oleh AI secara berkelanjutan (misalnya, perdagangan otomatis) tanpa intervensi manusia.

• Mengapa Ini Penting Dengan memasukkan fitur yang berfokus pada AI langsung ke dalam infrastrukturnya, Ritual Chain menyederhanakan perhitungan AI yang kompleks, berulang, atau sensitif waktu. Pengembang mendapatkan lingkungan yang lebih kuat dan otomatis untuk membangun dApps yang benar-benar "cerdas".

2.2 Lapisan Protokol Konsensus​

• Apa yang Dilakukannya Lapisan protokol Ritual Chain menangani kebutuhan untuk mengelola berbagai tugas AI secara efisien. Pekerjaan inferensi besar dan node komputasi heterogen memerlukan logika pasar biaya khusus dan pendekatan konsensus baru untuk memastikan eksekusi dan verifikasi yang lancar.
• Komponen Utama
  • Resonance (Pasar Biaya):
    • Memperkenalkan peran "pelelang" dan "broker" untuk mencocokkan tugas AI dengan kompleksitas yang bervariasi dengan node komputasi yang sesuai.
    • Menggunakan alokasi tugas yang hampir menyeluruh atau "dibundel" untuk memaksimalkan throughput jaringan, memastikan node yang kuat menangani tugas kompleks tanpa terhenti.
  • Symphony (Konsensus):
    • Membagi perhitungan AI menjadi sub-tugas paralel untuk verifikasi. Beberapa node memvalidasi langkah proses dan keluaran secara terpisah.
    • Mencegah tugas AI besar membebani jaringan dengan mendistribusikan beban kerja verifikasi di beberapa node.
  • vTune:
    • Menunjukkan cara memverifikasi penyetelan model yang dilakukan oleh node di dalam rantai dengan menggunakan pemeriksaan data "backdoor".
    • Mengilustrasikan kemampuan Ritual Chain yang lebih luas untuk menangani tugas AI yang lebih panjang dan rumit dengan asumsi kepercayaan minimal.
• Mengapa Ini Penting Pasar biaya tradisional dan model konsensus kesulitan dengan beban kerja AI yang berat atau beragam. Dengan merancang ulang keduanya, Ritual Chain dapat mengalokasikan tugas secara dinamis dan memverifikasi hasil, memperluas kemungkinan di dalam rantai jauh melampaui logika token atau kontrak dasar.

3. Aplikasi Asli​

• Apa yang Mereka Lakukan Berdasarkan Infernet dan Ritual Chain, aplikasi asli mencakup pasar model dan jaringan validasi, menunjukkan bagaimana fungsionalitas yang digerakkan oleh AI dapat diintegrasikan dan dimonetisasi secara asli di dalam rantai.
• Komponen Utama
  • Pasar Model:
    • Mewakili model AI (dan mungkin varian yang disetel) sebagai aset di dalam rantai.
    • Memungkinkan pengembang untuk membeli, menjual, atau melisensikan model AI, dengan hasil yang diberikan kepada pencipta model dan penyedia komputasi/data.
  • Jaringan Validasi & "Rollup-as-a-Service":
    • Menawarkan protokol eksternal (misalnya, L2s) lingkungan yang andal untuk menghitung dan memverifikasi tugas kompleks seperti bukti pengetahuan nol atau kueri yang digerakkan oleh AI.
    • Menyediakan solusi rollup yang disesuaikan dengan memanfaatkan EVM++, fitur penjadwalan, dan desain pasar biaya Ritual.
• Mengapa Ini Penting Dengan membuat model AI dapat diperdagangkan dan diverifikasi langsung di dalam rantai, Ritual memperluas fungsionalitas blockchain ke dalam pasar untuk layanan AI dan dataset. Jaringan yang lebih luas juga dapat memanfaatkan infrastruktur Ritual untuk komputasi khusus, membentuk ekosistem terpadu di mana tugas dan bukti AI lebih murah dan lebih transparan.

Pengembangan Ekosistem Ritual​

Visi Ritual tentang "jaringan infrastruktur AI terbuka" berjalan seiring dengan membangun ekosistem yang kuat. Di luar desain produk inti, tim telah membangun kemitraan di seluruh penyimpanan model, komputasi, sistem bukti, dan aplikasi AI untuk memastikan setiap lapisan jaringan menerima dukungan ahli. Pada saat yang sama, Ritual berinvestasi besar-besaran dalam sumber daya pengembang dan pertumbuhan komunitas untuk mendorong kasus penggunaan dunia nyata di rantainya.

1. Kolaborasi Ekosistem

• Penyimpanan Model & Integritas: Menyimpan model AI dengan Arweave memastikan mereka tetap tahan terhadap perubahan.
• Kemitraan Komputasi: IO.net menyediakan komputasi terdesentralisasi yang sesuai dengan kebutuhan skala Ritual.
• Sistem Bukti & Lapisan-2: Kolaborasi dengan Starkware dan Arbitrum memperluas kemampuan pembuatan bukti untuk tugas berbasis EVM.
• Aplikasi Konsumen AI: Kemitraan dengan Myshell dan Story Protocol membawa lebih banyak layanan bertenaga AI ke dalam rantai.
• Lapisan Aset Model: Pond, Allora, dan 0xScope menyediakan sumber daya AI tambahan dan mendorong batas AI di dalam rantai.
• Peningkatan Privasi: Nillion memperkuat lapisan privasi Ritual Chain.
• Keamanan & Staking: EigenLayer membantu mengamankan dan mempertaruhkan di jaringan.
• Ketersediaan Data: Modul EigenLayer dan Celestia meningkatkan ketersediaan data, penting untuk beban kerja AI.

2. Ekspansi Aplikasi

• Sumber Daya Pengembang: Panduan komprehensif merinci cara memulai container AI, menjalankan PyTorch, dan mengintegrasikan GPT-4 atau Mistral-7B ke dalam tugas di dalam rantai. Contoh langsung—seperti menghasilkan NFT melalui Infernet—menurunkan hambatan bagi pendatang baru.
• Pendanaan & Akselerasi: Akselerator Ritual Altar dan proyek Ritual Realm menyediakan modal dan bimbingan kepada tim yang membangun dApps di Ritual Chain.
• Proyek Terkemuka:
  • Anima: Asisten DeFi multi-agen yang memproses permintaan bahasa alami di seluruh pinjaman, swap, dan strategi hasil.
  • Opus: Token meme yang dihasilkan AI dengan aliran perdagangan terjadwal.
  • Relic: Menggabungkan model prediktif yang digerakkan oleh AI ke dalam AMM, bertujuan untuk perdagangan di dalam rantai yang lebih fleksibel dan efisien.
  • Tithe: Memanfaatkan ML untuk menyesuaikan protokol pinjaman secara dinamis, meningkatkan hasil sambil mengurangi risiko.

Dengan menyelaraskan desain produk, kemitraan, dan berbagai set dApps yang digerakkan oleh AI, Ritual memposisikan dirinya sebagai pusat multifaset untuk Web3 x AI. Pendekatan ekosistem-pertama—dilengkapi dengan dukungan pengembang yang memadai dan peluang pendanaan nyata—meletakkan dasar untuk adopsi AI yang lebih luas di dalam rantai.

Pandangan Ritual​

Rencana produk dan ekosistem Ritual terlihat menjanjikan, tetapi banyak kesenjangan teknis yang masih ada. Pengembang masih perlu menyelesaikan masalah mendasar seperti menyiapkan endpoint inferensi model, mempercepat tugas AI, dan mengoordinasikan beberapa node untuk perhitungan skala besar. Untuk saat ini, arsitektur inti dapat menangani kasus penggunaan yang lebih sederhana; tantangan sebenarnya adalah menginspirasi pengembang untuk membangun aplikasi yang digerakkan oleh AI yang lebih imajinatif di dalam rantai.

Ke depan, Ritual mungkin akan lebih fokus pada pembuatan aset komputasi atau model yang dapat diperdagangkan daripada keuangan. Ini akan menarik peserta dan memperkuat keamanan jaringan dengan mengikat token rantai ke beban kerja AI yang praktis. Meskipun detail tentang desain token masih belum jelas, jelas bahwa visi Ritual adalah untuk memicu generasi baru aplikasi yang kompleks, terdesentralisasi, dan digerakkan oleh AI—mendorong Web3 ke wilayah yang lebih dalam dan lebih kreatif.

Kami sangat senang mengumumkan kemitraan baru yang menarik antara Jaringan Cuckoo dan Rantai Swan, dua kekuatan pionir di dunia AI terdesentralisasi dan teknologi blockchain. Kolaborasi ini menandai langkah maju yang signifikan dalam misi kami untuk mendemokratisasi akses ke kemampuan AI canggih dan menciptakan ekosistem AI yang lebih efisien, dapat diakses, dan inovatif.

Memberdayakan AI Terdesentralisasi dengan Sumber Daya GPU yang Diperluas​

Di jantung kemitraan ini adalah integrasi sumber daya GPU yang luas dari Rantai Swan ke dalam platform Jaringan Cuckoo. Dengan memanfaatkan jaringan pusat data dan penyedia komputasi global Rantai Swan, Jaringan Cuckoo akan secara signifikan memperluas kapasitasnya untuk melayani Model Bahasa Besar (LLM) terdesentralisasi.

Integrasi ini selaras sempurna dengan visi kedua perusahaan:

• Tujuan Jaringan Cuckoo untuk menciptakan pasar penyajian model AI terdesentralisasi
• Misi Rantai Swan untuk mempercepat adopsi AI melalui infrastruktur blockchain yang komprehensif

Menghidupkan Karakter Anime Tercinta dengan AI​

Untuk menunjukkan kekuatan kemitraan ini, kami dengan senang hati mengumumkan peluncuran awal beberapa LLM berbasis karakter yang terinspirasi oleh protagonis anime tercinta. Model-model ini, yang dibuat oleh komunitas kreator Cuckoo yang berbakat, akan berjalan pada sumber daya GPU Rantai Swan.

Penggemar dan pengembang dapat berinteraksi dan membangun model karakter ini, membuka kemungkinan baru untuk penceritaan kreatif, pengembangan game, dan pengalaman interaktif.

Manfaat Bersama dan Visi Bersama​

Kemitraan ini menyatukan kekuatan kedua platform:

• Jaringan Cuckoo menyediakan pasar terdesentralisasi dan keahlian AI untuk mendistribusikan dan mengelola tugas AI secara efisien.
• Rantai Swan menyumbangkan infrastruktur GPU yang kuat, pasar ZK yang inovatif, dan komitmen untuk kompensasi yang adil bagi penyedia komputasi.

Bersama-sama, kami bekerja menuju masa depan di mana kemampuan AI lebih dapat diakses, efisien, dan adil bagi pengembang dan pengguna di seluruh dunia.

Apa Artinya Ini bagi Komunitas Kami​

Bagi komunitas Jaringan Cuckoo:

• Akses ke kumpulan sumber daya GPU yang lebih luas, memungkinkan pemrosesan lebih cepat dan model AI yang lebih kompleks
• Peluang yang diperluas untuk menciptakan dan memonetisasi model AI yang unik
• Potensi pengurangan biaya berkat infrastruktur efisien Rantai Swan

Bagi komunitas Rantai Swan:

• Jalan baru untuk memonetisasi sumber daya GPU melalui pasar Jaringan Cuckoo
• Paparan terhadap aplikasi AI mutakhir dan komunitas kreator yang dinamis
• Potensi peningkatan permintaan dan pemanfaatan infrastruktur Rantai Swan

Melihat ke Depan​

Kemitraan ini baru permulaan. Saat kami bergerak maju, kami akan menjelajahi cara tambahan untuk mengintegrasikan teknologi kami dan menciptakan nilai bagi kedua ekosistem. Kami sangat bersemangat tentang potensi untuk memanfaatkan pasar ZK Rantai Swan dan model Pendapatan Dasar Universal untuk menciptakan lebih banyak peluang bagi penyedia GPU dan pengembang AI.

Tetaplah terhubung untuk pembaruan lebih lanjut saat kami memulai perjalanan yang menarik ini bersama. Masa depan AI terdesentralisasi cerah, dan dengan mitra seperti Rantai Swan, kami selangkah lebih dekat untuk mewujudkan masa depan itu.

Kami mengundang kedua komunitas untuk bergabung dengan kami merayakan kemitraan ini. Bersama-sama, kami tidak hanya membangun teknologi – kami membentuk masa depan AI dan memberdayakan kreator di seluruh dunia.

Jaringan Cuckoo

• Sumber: https://cuckoo.network/blog/
• Telegram: https://cuckoo.network/tg/
• Discord: https://cuckoo.network/dc/

Lebih lanjut tentang Rantai Swan

• Situs Web: https://www.swanchain.io
• Twitter: https://twitter.com/swan_chain
• Telegram: https://t.me/swan_chain/
• Discord: https://discord.gg/swanchain
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/swancloud